Model Analysis
Nikhil Gupta
2019-02-09 11:49:54
sessionInfo()## R version 3.5.1 (2018-07-02)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
## Running under: Windows 10 x64 (build 17134)
##
## Matrix products: default
##
## locale:
## [1] LC_COLLATE=English_United States.1252
## [2] LC_CTYPE=English_United States.1252
## [3] LC_MONETARY=English_United States.1252
## [4] LC_NUMERIC=C
## [5] LC_TIME=English_United States.1252
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] compiler_3.5.1 magrittr_1.5 tools_3.5.1 htmltools_0.3.6
## [5] yaml_2.2.0 Rcpp_1.0.0 stringi_1.2.4 rmarkdown_1.11
## [9] knitr_1.20 stringr_1.3.1 digest_0.6.18 evaluate_0.12User Inputs
output.var = params$output.var
transform.abs = params$transform.abs
log.pred = params$log.pred
eda = params$eda
algo.forward = params$algo.forward
algo.backward = params$algo.backward
algo.stepwise = params$algo.stepwise
algo.LASSO = params$algo.LASSO
algo.LARS = params$algo.LARS
message("Parameters used for training/prediction: ")## Parameters used for training/prediction:str(params)## List of 9
## $ output.var : chr "y3"
## $ transform.abs: logi FALSE
## $ log.pred : logi FALSE
## $ eda : logi FALSE
## $ algo.forward : logi FALSE
## $ algo.backward: logi FALSE
## $ algo.stepwise: logi FALSE
## $ algo.LASSO : logi TRUE
## $ algo.LARS : logi FALSE# Setup Labels
# alt.scale.label.name = Alternate Scale variable name
# - if predicting on log, then alt.scale is normal scale
# - if predicting on normal scale, then alt.scale is log scale
if (log.pred == TRUE){
label.names = paste('log.',output.var,sep="")
alt.scale.label.name = output.var
}
if (log.pred == FALSE){
label.names = output.var
alt.scale.label.name = paste('log.',output.var,sep="")
}Prepare Data
Read and Clean Features
features = read.csv("../../Data/features.csv")
#str(features) Checking correlations to evaluate removal of redundant features
corr.matrix = round(cor(features[sapply(features, is.numeric)]),2)
# filter out only highly correlated variables
threshold = 0.6
corr.matrix.tmp = corr.matrix
diag(corr.matrix.tmp) = 0
high.corr = apply(abs(corr.matrix.tmp) >= threshold, 1, any)
high.corr.matrix = corr.matrix.tmp[high.corr, high.corr]
DT::datatable(corr.matrix)DT::datatable(high.corr.matrix)Feature Names
feature.names = colnames(features)
drops <- c('JobName')
feature.names = feature.names[!(feature.names %in% drops)]
#str(feature.names)Read and Clean Labels
labels = read.csv("../../Data/labels.csv")
#str(labels)
labels = labels[,c("JobName", output.var)]
summary(labels)## JobName y3
## Job_00001: 1 Min. : 95.91
## Job_00002: 1 1st Qu.:118.21
## Job_00003: 1 Median :123.99
## Job_00004: 1 Mean :125.36
## Job_00005: 1 3rd Qu.:131.06
## Job_00006: 1 Max. :193.73
## (Other) :9994 NA's :2497Merge Datasets
data <- merge(features, labels, by = 'JobName')
drops <- c('JobName')
data = data[,(!colnames(data) %in% drops)]
#str(data)Transformations
if (transform.abs == TRUE){
data[,label.names] = 10^(data[,label.names]/20)
data = filter(data, y3 < 1E7)
}
#str(data)
if (log.pred == TRUE){
data[label.names] = log(data[alt.scale.label.name],10)
drops = c(alt.scale.label.name)
data = data[!(names(data) %in% drops)]
}
#str(data)Remove NA Cases
data = data[complete.cases(data),]Exploratory Data Analysis
Check correlation of Label with Featires
if (eda == TRUE){
corr.to.label =round(cor(dplyr::select(data,-one_of(label.names)),dplyr::select_at(data,label.names)),4)
DT::datatable(corr.to.label)
}Multicollinearity - VIF
if (eda == TRUE){
vifDF = usdm::vif(select_at(data,feature.names)) %>% arrange(desc(VIF))
head(vifDF,10)
}Scatterplots
panel.hist <- function(x, ...)
{
usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks)
y <- h$counts; y <- y/max(y)
rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col = "cyan", ...)
}if (eda == TRUE){
histogram(data[ ,label.names])
#hist(data[complete.cases(data),alt.scale.label.name])
}# https://stackoverflow.com/questions/24648729/plot-one-numeric-variable-against-n-numeric-variables-in-n-plots
ind.pairs.plot <- function(data, xvars=NULL, yvar)
{
df <- data
if (is.null(xvars)) {
xvars = names(data[which(names(data)!=yvar)])
}
#choose a format to display charts
ncharts <- length(xvars)
for(i in 1:ncharts){
plot(df[,xvars[i]],df[,yvar], xlab = xvars[i], ylab = yvar)
}
}
if (eda == TRUE){
ind.pairs.plot(data, feature.names, label.names)
}
#
# pl <- ggplot(data, aes(x=x18, y = y3))
# pl2 <- pl + geom_point(aes(alpha = 0.1)) # default color gradient based on 'hp'
# print(pl2)Feature Engineering
if(eda ==FALSE){
# x18 may need transformations
plot(data[,'x18'], data[,label.names], main = "Original Scatter Plot vs. x18", ylab = label.names, xlab = 'x18')
plot(sqrt(data[,'x18']), data[,label.names], main = "Original Scatter Plot vs. sqrt(x18)", ylab = label.names, xlab = 'sqrt(x18)')
# transforming x18
data$sqrt.x18 = sqrt(data$x18)
data = dplyr::select(data,-one_of('x18'))
# what about x7, x9?
# x11 looks like data is at discrete points after a while. Will this be a problem?
}
Modeling
Train Test Split
data = data[sample(nrow(data)),] # randomly shuffle data
split = sample.split(data[,label.names], SplitRatio = 0.8)
data.train = subset(data, split == TRUE)
data.test = subset(data, split == FALSE)Common Functions
plot.diagnostics <- function(model, train) {
plot(model)
residuals = resid(model) # Plotted above in plot(lm.out)
r.standard = rstandard(model)
r.student = rstudent(model)
plot(predict(model,train),r.student,
ylab="Student Residuals", xlab="Predicted Values",
main="Student Residual Plot")
abline(0, 0)
plot(predict(model, train),r.standard,
ylab="Standard Residuals", xlab="Predicted Values",
main="Standard Residual Plot")
abline(0, 0)
abline(2, 0)
abline(-2, 0)
# Histogram
hist(r.student, freq=FALSE, main="Distribution of Studentized Residuals",
xlab="Studentized Residuals", ylab="Density", ylim=c(0,0.5))
# Create range of x-values for normal curve
xfit <- seq(min(r.student)-1, max(r.student)+1, length=40)
# Generate values from the normal distribution at the specified values
yfit <- (dnorm(xfit))
# Add the normal curve
lines(xfit, yfit, ylim=c(0,0.5))
# http://www.stat.columbia.edu/~martin/W2024/R7.pdf
# Influential plots
inf.meas = influence.measures(model)
print (summary(inf.meas))
# Leverage plot
# Influential plots
lev = hat(model.matrix(model))
plot(lev, ylab = 'Leverage - check')
# Cook's Distance
cd = cooks.distance(model)
plot(cd,ylab="Cooks distances")
abline(4/nrow(train),0)
abline(1,0)
print (paste("Number of data points that have Cook's D > 4/n: ", length(cd[cd > 4/nrow(train)]), sep = ""))
print (paste("Number of data points that have Cook's D > 1: ", length(cd[cd > 1]), sep = ""))
return(cd)
}Setup Formulae
n <- names(data.train)
formula <- as.formula(paste(paste(n[n %in% label.names], collapse = " + ")," ~", paste(n[!n %in% label.names], collapse = " + ")))
grand.mean.formula = as.formula(paste(paste(n[n %in% label.names], collapse = " + ")," ~ 1"))
print(formula)## y3 ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10 + x11 +
## x12 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x19 + x20 + x21 + x22 +
## x23 + stat1 + stat2 + stat3 + stat4 + stat5 + stat6 + stat7 +
## stat8 + stat9 + stat10 + stat11 + stat12 + stat13 + stat14 +
## stat15 + stat16 + stat17 + stat18 + stat19 + stat20 + stat21 +
## stat22 + stat23 + stat24 + stat25 + stat26 + stat27 + stat28 +
## stat29 + stat30 + stat31 + stat32 + stat33 + stat34 + stat35 +
## stat36 + stat37 + stat38 + stat39 + stat40 + stat41 + stat42 +
## stat43 + stat44 + stat45 + stat46 + stat47 + stat48 + stat49 +
## stat50 + stat51 + stat52 + stat53 + stat54 + stat55 + stat56 +
## stat57 + stat58 + stat59 + stat60 + stat61 + stat62 + stat63 +
## stat64 + stat65 + stat66 + stat67 + stat68 + stat69 + stat70 +
## stat71 + stat72 + stat73 + stat74 + stat75 + stat76 + stat77 +
## stat78 + stat79 + stat80 + stat81 + stat82 + stat83 + stat84 +
## stat85 + stat86 + stat87 + stat88 + stat89 + stat90 + stat91 +
## stat92 + stat93 + stat94 + stat95 + stat96 + stat97 + stat98 +
## stat99 + stat100 + stat101 + stat102 + stat103 + stat104 +
## stat105 + stat106 + stat107 + stat108 + stat109 + stat110 +
## stat111 + stat112 + stat113 + stat114 + stat115 + stat116 +
## stat117 + stat118 + stat119 + stat120 + stat121 + stat122 +
## stat123 + stat124 + stat125 + stat126 + stat127 + stat128 +
## stat129 + stat130 + stat131 + stat132 + stat133 + stat134 +
## stat135 + stat136 + stat137 + stat138 + stat139 + stat140 +
## stat141 + stat142 + stat143 + stat144 + stat145 + stat146 +
## stat147 + stat148 + stat149 + stat150 + stat151 + stat152 +
## stat153 + stat154 + stat155 + stat156 + stat157 + stat158 +
## stat159 + stat160 + stat161 + stat162 + stat163 + stat164 +
## stat165 + stat166 + stat167 + stat168 + stat169 + stat170 +
## stat171 + stat172 + stat173 + stat174 + stat175 + stat176 +
## stat177 + stat178 + stat179 + stat180 + stat181 + stat182 +
## stat183 + stat184 + stat185 + stat186 + stat187 + stat188 +
## stat189 + stat190 + stat191 + stat192 + stat193 + stat194 +
## stat195 + stat196 + stat197 + stat198 + stat199 + stat200 +
## stat201 + stat202 + stat203 + stat204 + stat205 + stat206 +
## stat207 + stat208 + stat209 + stat210 + stat211 + stat212 +
## stat213 + stat214 + stat215 + stat216 + stat217 + sqrt.x18print(grand.mean.formula)## y3 ~ 1# Update feature.names because we may have transformed some features
feature.names = n[!n %in% label.names]Full & Grand Means Model
model.full = lm(formula , data.train)
#summary(model.full)
cd.full = plot.diagnostics(model.full, data.train)
## Potentially influential observations of
## lm(formula = formula, data = data.train) :
##
## dfb.1_ dfb.x1 dfb.x2 dfb.x3 dfb.x4 dfb.x5 dfb.x6 dfb.x7 dfb.x8 dfb.x9
## 9192 0.05 0.01 -0.02 0.03 -0.02 -0.01 -0.05 -0.04 -0.03 0.01
## 2177 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.05 -0.03 -0.03 0.00 0.05
## 586 -0.06 0.01 0.01 0.02 -0.03 -0.02 0.02 0.02 -0.03 0.00
## 8315 0.03 0.03 0.03 0.05 -0.04 -0.01 0.02 0.04 -0.04 0.01
## 166 0.06 0.00 -0.05 -0.06 -0.03 0.05 -0.06 0.02 -0.01 0.00
## 4232 0.04 -0.01 0.03 0.01 -0.02 0.04 0.07 0.01 0.10 -0.02
## 4186 -0.02 -0.02 -0.01 -0.05 0.01 0.04 0.04 -0.02 0.03 0.05
## 6898 0.01 -0.05 -0.04 -0.01 0.02 -0.02 0.05 0.04 -0.02 -0.08
## 4027 0.00 -0.02 0.02 -0.01 0.02 0.04 0.01 -0.02 -0.02 -0.01
## 6890 -0.02 -0.06 -0.02 -0.05 -0.02 -0.07 -0.02 0.05 0.04 -0.05
## 441 -0.08 0.05 -0.01 0.05 0.05 0.01 0.03 0.00 0.04 0.03
## 8347 -0.04 -0.09 -0.04 -0.01 -0.01 -0.09 -0.06 0.04 -0.09 0.14
## 7 -0.01 0.00 0.03 0.01 0.03 -0.04 0.02 0.00 -0.06 -0.01
## 2518 0.01 0.01 -0.05 -0.06 -0.05 -0.06 0.05 0.06 0.04 -0.03
## 8854 -0.01 -0.06 0.00 0.01 -0.03 -0.05 0.03 -0.05 0.09 -0.06
## 6295 0.03 -0.05 0.02 -0.06 0.07 0.04 -0.01 -0.04 -0.02 0.00
## 3373 -0.04 -0.03 0.03 0.02 -0.07 -0.05 -0.02 0.02 0.02 -0.02
## 4326 -0.01 -0.02 0.03 -0.02 -0.02 -0.05 0.02 0.01 -0.03 0.03
## 662 0.00 -0.04 0.05 -0.06 -0.04 0.03 0.02 0.02 -0.01 -0.02
## 1997 0.06 0.01 -0.01 -0.03 -0.07 0.02 -0.08 -0.02 -0.08 -0.04
## 4146 -0.04 -0.03 -0.02 0.01 0.03 0.04 0.02 -0.06 0.05 -0.02
## 8604 -0.08 0.05 0.05 0.01 0.04 0.04 0.06 -0.02 -0.04 0.02
## 86 -0.06 0.02 0.01 0.02 0.04 -0.04 0.03 -0.02 0.05 0.03
## 653 0.00 -0.04 0.01 0.01 -0.04 0.03 -0.02 -0.01 -0.04 0.01
## 6560 0.07 -0.02 -0.07 -0.02 0.05 -0.06 -0.04 -0.03 0.01 0.02
## 4243 0.02 -0.02 0.00 -0.05 -0.02 0.04 0.03 0.03 0.05 0.03
## 3440 0.01 0.03 0.00 0.02 0.03 0.01 -0.01 -0.05 -0.02 0.02
## 5740 0.03 -0.05 0.07 0.02 -0.03 0.02 -0.04 -0.06 0.03 0.07
## 8413 0.03 -0.02 -0.01 0.05 0.01 -0.06 0.03 0.00 0.00 0.00
## 2946 0.01 -0.08 -0.09 -0.03 -0.07 -0.07 0.03 -0.09 0.05 0.08
## 1138 0.00 0.06 -0.02 0.10 0.00 0.06 -0.02 0.11 -0.01 0.01
## 5952 0.03 -0.01 -0.02 0.01 -0.10 -0.04 0.02 0.01 -0.01 -0.03
## 2926 0.13 -0.12 0.02 -0.09 0.05 0.09 -0.06 -0.06 0.02 0.03
## 4874 0.01 -0.03 0.04 0.05 -0.05 0.01 -0.02 -0.03 -0.03 0.01
## 2915 -0.05 0.01 0.02 0.02 0.02 0.06 0.05 -0.01 -0.04 0.00
## 1810 0.00 0.00 0.06 -0.07 0.08 -0.06 -0.02 0.02 0.04 0.03
## 5545 0.04 -0.05 -0.02 -0.02 -0.08 -0.05 -0.03 0.05 0.05 -0.03
## 5518 0.04 0.03 -0.03 -0.05 0.01 -0.03 0.05 0.02 -0.01 -0.03
## 8479 -0.08 0.00 0.02 0.06 0.05 0.00 -0.02 0.02 -0.01 0.02
## 1911 0.01 -0.05 -0.02 -0.02 -0.01 0.01 0.01 0.04 -0.02 0.00
## 1994 -0.03 0.03 0.05 0.04 0.05 0.00 -0.02 0.03 -0.02 -0.02
## 3938 -0.01 -0.05 -0.07 -0.07 0.05 0.03 -0.07 0.04 -0.08 -0.02
## 6267 0.05 -0.05 0.03 -0.02 0.02 -0.03 0.01 -0.02 -0.05 0.00
## 8512 0.03 0.10 -0.08 0.10 -0.01 0.06 0.05 -0.08 0.08 0.07
## 7479 0.02 -0.04 -0.02 -0.02 0.04 0.00 0.03 -0.01 0.04 -0.04
## 1642 0.00 -0.03 -0.01 0.05 0.00 -0.03 0.00 -0.01 0.03 0.03
## 2727 0.03 -0.02 -0.01 0.03 0.04 -0.06 0.03 -0.03 0.06 0.02
## 7674 0.03 -0.02 0.00 0.04 -0.05 0.00 0.01 0.03 -0.01 -0.05
## 9093 -0.02 0.00 0.00 0.03 -0.01 0.01 -0.02 -0.04 0.04 0.04
## 9646 0.05 0.07 0.03 0.06 0.05 -0.06 -0.05 0.06 -0.04 0.00
## 9954 -0.02 0.02 0.06 -0.03 -0.02 0.04 0.06 0.00 -0.06 0.04
## 762 0.01 0.03 0.06 -0.06 -0.03 0.05 0.01 -0.02 0.00 0.03
## 2741 0.10 -0.09 -0.02 -0.05 0.08 0.03 0.01 0.02 -0.07 -0.01
## 400 0.05 -0.06 0.06 0.01 -0.01 0.02 0.00 -0.06 -0.03 -0.02
## 7183 -0.03 0.04 0.03 -0.01 -0.04 0.00 0.04 0.03 0.05 0.04
## 234 0.01 -0.07 0.00 -0.03 0.05 -0.04 0.03 -0.02 -0.03 0.01
## 1760 0.03 0.04 -0.04 -0.06 -0.04 -0.06 0.00 -0.05 -0.01 0.05
## 68 0.01 0.05 0.05 0.00 -0.03 -0.07 0.00 -0.04 -0.05 0.02
## 3241 0.07 0.05 -0.04 -0.05 0.03 0.04 -0.03 -0.05 -0.05 0.02
## 269 0.04 0.00 -0.02 0.02 -0.04 -0.01 -0.05 0.01 -0.03 -0.05
## 805 0.07 -0.05 0.03 -0.08 0.04 -0.01 0.01 -0.04 -0.09 -0.04
## 204 -0.04 0.05 0.01 -0.02 -0.01 0.01 -0.01 -0.04 0.02 0.01
## 5989 -0.07 0.06 -0.01 -0.04 0.02 0.05 0.06 0.01 -0.04 -0.04
## 5474 -0.01 -0.01 -0.02 0.04 -0.01 -0.01 -0.03 0.00 0.05 -0.02
## 8675 0.01 -0.03 0.07 -0.05 0.05 0.07 -0.03 -0.03 0.02 0.03
## 23 0.02 0.01 0.00 -0.01 0.03 0.05 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02
## 9221 0.00 0.06 0.05 -0.05 -0.02 -0.04 -0.05 0.00 0.03 0.00
## 3593 0.03 0.00 0.00 -0.05 0.07 0.02 0.05 0.06 -0.04 -0.01
## 1665 0.01 0.01 -0.01 -0.06 -0.03 -0.04 0.00 0.05 0.05 -0.03
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## 2915 0.06 0.05 -0.01 -0.01 0.00 0.51 0.83_* 0.00
## 1810 0.05 -0.05 0.04 0.05 -0.07 0.71_* 0.65_* 0.00
## 5545 -0.02 0.06 0.06 0.03 -0.03 0.89_* 0.51_* 0.00
## 5518 -0.04 0.00 -0.02 0.02 0.03 0.45 0.86_* 0.00
## 8479 -0.01 0.03 0.01 0.02 0.05 0.61 0.73_* 0.00
## 1911 0.01 -0.05 0.03 0.01 -0.02 0.48 0.86_* 0.00
## 1994 0.05 0.03 -0.01 -0.04 0.02 0.49 0.84_* 0.00
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## 8512 0.06 0.07 0.08 -0.04 -0.10 1.03_* 0.38_* 0.00
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## 1760 -0.04 -0.05 0.02 -0.01 -0.06 0.59 0.79_* 0.00
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## 204 -0.02 0.06 0.05 -0.02 0.03 0.52 0.80_* 0.00
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## hat
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## 2628 0.0303994973 0.0358981808 -0.0010905049 -0.0442229965 0.042825260
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## 5172 -0.0241400135 0.0629197958 0.0198335210 -4.544519e-02 0.0044518534
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## dfb.x15 dfb.x16 dfb.x17 dfb.x19 dfb.x20
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## 86 -0.0070073102 -0.0414391782 0.0621196779 0.0365054703 0.0249297323
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## 4874 0.0448248718 -0.0195028615 0.0099199807 0.0272052650 0.0274026065
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## 2254 -0.0307092826 -0.0139989398 0.0542230192 -0.0138504624 -0.0324357579
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## 4249 0.0121104965 0.0163862274 -0.0202437960 -0.0056603040 -0.0206457343
## 3059 -0.0293176879 -0.0441918484 0.0345144016 -0.0451243160 0.0376377441
## 5871 -0.0588795307 0.0273465736 -0.0360720364 0.0574231470 -0.0297280630
## 6268 0.0422128239 0.0248515714 0.0269461184 -0.0048268987 0.0311167347
## 9300 0.0423588097 -0.0675514592 -0.0004279989 0.0106400380 -0.0094203054
## 1836 -0.0417209987 0.0734095666 -0.0322185556 -0.0488936415 -0.0496451436
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## 1583 0.0521151671 0.0349843831 -0.0124628744 -0.0140304045 -0.0322615565
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## dfb.x21 dfb.x22 dfb.x23 dfb.stt1 dfb.stt2
## 9192 -0.0244906006 0.0214823867 0.0569518364 0.0406323581 -0.0351750404
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## 7674 -0.0057880450 -0.0085956087 -0.0147788314 0.0511826757 -0.0477891853
## 9093 -0.0579028084 -0.0261748123 0.0574955319 -0.0288504291 0.0035295702
## 9646 -0.0387493538 -0.0385432217 0.0119917306 0.0083936376 0.0361616597
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## 4792 -0.0260313674 0.0433513272 0.0447924210 -0.0308475886 0.0027514288
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## 6161 -3.328307e-02 0.0274711279 -2.517097e-02 -0.0439408742 -1.618830e-02
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## 4139 5.965688e-02 0.0415722482 -5.101363e-02 -0.0512026657 1.753159e-02
## 8995 -3.702333e-02 0.0194806907 4.960641e-02 -0.0450941675 -1.577702e-02
## 7654 -4.510650e-03 0.0442545325 3.519289e-02 -0.0354425683 -4.509215e-02
## dfb.st13 dfb.st14 dfb.st15 dfb.st16 dfb.st17
## 9192 0.0056932207 0.0363198389 0.0133088379 -0.0467089738 0.0299768920
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## 4186 0.0155511371 0.0196407621 -0.0223099730 -0.0178183895 -0.0494807507
## 6898 0.0352053561 0.0178132605 -0.0285439085 -0.0669652705 0.0808035562
## 4027 -0.0211583868 0.0197668547 -0.0088177507 0.0002208417 0.0170220187
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## 441 0.0365932055 -0.0209484288 -0.0552013837 -0.0360048258 0.0327925002
## 8347 -0.0681048673 -0.1189785686 0.0895297563 -0.0554282384 -0.0413321985
## 7 -0.0527653793 -0.0420928266 0.0398060246 0.0445003204 0.0127024305
## 2518 0.0116324452 -0.0097652137 0.0686199283 -0.0268133221 -0.0297147454
## 8854 -0.0198119568 0.0195079612 -0.0613992641 0.0226101198 0.0516274329
## 6295 0.0124915391 0.0392785454 -0.0449864435 0.0667143996 0.0595152158
## 3373 -0.0571460646 0.0386435586 -0.0181421099 -0.0198657309 -0.0379377531
## 4326 -0.0310567310 -0.0277151480 0.0227504682 0.0127228027 0.0664601018
## 662 0.0298346188 0.0584212701 0.0486204078 0.0274776953 0.0839664098
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## 4146 0.0446244166 0.0253319386 -0.0136749779 0.0239059031 0.0171266555
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## 653 0.0104553265 -0.0475236371 -0.0284747979 0.0063588466 -0.0269374815
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## 5740 -0.0618066734 0.0454313880 -0.0185236771 -0.0042035875 0.0691017148
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## 2218 0.0048020412 0.0140097946 -0.0446735430 0.0421882274 0.0568835192
## 205 -0.0119192555 -0.0355142056 -0.0378490790 -0.0190184917 -0.0393353949
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## 8711 -0.0490905633 0.0579597371 -0.0348100118 0.0329325595 0.0184459418
## 3808 -0.0493878420 0.0143272582 -0.0042682304 -0.0001583306 -0.0002835192
## 5172 -0.0120549386 -0.0250397412 -0.0470595415 0.0001914143 -0.0374089359
## 5252 -0.0067634132 -0.0494800534 -0.0100975411 0.0560254822 0.0024539741
## 4642 0.0117928416 -0.0154946242 0.0196574401 -0.0042195370 0.0392660322
## 9009 -0.0166300887 -0.0302801467 -0.0459015918 0.0619075338 0.0281430725
## 9299 0.0010701268 -0.0216809806 0.0206856728 0.0507031685 -0.0522167477
## 7952 -0.0216655438 0.0744096708 -0.0456347077 -0.0683747326 0.0147485678
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## 1774 0.0434570258 -0.0299534351 0.0348719019 0.0295943217 -0.0366019106
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## 9192 0.0333638478 0.0112133321 4.826873e-02 4.238459e-02 -0.0261468590
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## 586 -0.0470719287 -0.0524294908 -1.169141e-02 -1.470106e-03 0.0106516664
## 8315 -0.0109524108 -0.0191143031 -3.929847e-02 4.198006e-02 0.0075468193
## 166 -0.0518479270 -0.0428668658 -2.857955e-02 -3.434312e-03 -0.0368376507
## 4232 -0.0231133226 -0.0524426977 -1.027769e-01 4.029250e-02 0.0003378937
## 4186 0.0142399323 0.0393679502 4.397328e-02 -2.520945e-02 0.0525162729
## 6898 -0.0117545346 0.0474617989 -7.135575e-02 7.385668e-04 -0.0657389138
## 4027 -0.0015077278 -0.0152202692 -4.233897e-02 -2.941224e-02 -0.0017350884
## 6890 -0.0129891564 -0.0472849204 1.411343e-02 2.188573e-02 0.0497978749
## 441 0.0441898261 -0.0334566409 -2.355087e-02 -4.226368e-02 0.0426073872
## 8347 -0.1320147554 0.1207315414 -5.981237e-02 1.025314e-01 0.0485752644
## 7 -0.0382655092 -0.0355130162 -6.091004e-03 1.463263e-02 -0.0445352822
## 2518 -0.0228193430 -0.0411611808 4.656323e-02 5.227336e-03 -0.0019158266
## 8854 0.0202809621 -0.0715108882 2.506618e-02 7.539666e-02 0.0301339148
## 6295 -0.0353655900 -0.0374736542 -4.281764e-02 4.872129e-02 -0.0111114297
## 3373 0.0460890092 0.0226235749 -3.786986e-02 4.327316e-02 0.0505890341
## 4326 -0.0293428111 -0.0590772687 2.556368e-02 -1.003573e-02 0.0249786680
## 662 0.0251928839 0.0368630556 6.501171e-02 -8.669353e-02 0.0266207495
## 1997 0.0636608554 -0.0262653517 -8.678194e-02 5.740450e-02 0.0200523629
## 4146 0.0110394991 -0.0347196882 -4.053629e-02 3.418748e-02 -0.0455384018
## 8604 0.0228940243 0.0695220546 -6.934144e-02 -4.911145e-02 -0.0401064607
## 86 0.0220739765 -0.0450885445 -4.255169e-02 -3.787159e-02 0.0376288571
## 653 0.0058987924 -0.0139603868 1.948445e-02 8.350859e-03 0.0087332079
## 6560 -0.0098466834 0.0097898682 1.718426e-02 3.176588e-02 -0.0106871730
## 4243 0.0432862478 -0.0039036785 3.525350e-02 -3.662382e-02 0.0308068368
## 3440 0.0177291870 0.0498720691 -1.981458e-02 -3.751333e-02 -0.0104444080
## 5740 0.0114916107 0.0003927210 -2.577660e-02 2.835492e-02 -0.0165182500
## 8413 -0.0008191083 -0.0090975519 1.221062e-02 -8.339794e-03 -0.0455089962
## 2946 -0.0817436939 -0.0023594156 1.730459e-02 -7.489181e-03 0.0922615556
## 1138 -0.0788508946 -0.0627868783 4.057582e-02 -4.192890e-02 -0.0564376431
## 5952 0.0478227741 0.0478131897 -7.781307e-02 4.530049e-02 0.0809720001
## 2926 0.0206866375 -0.0642252332 7.018260e-02 2.318381e-02 0.0212162519
## 4874 0.0430621841 0.0110240406 2.788750e-02 1.578071e-02 0.0198256925
## 2915 -0.0224166853 -0.0237817533 4.793886e-03 2.426908e-02 0.0350445563
## 1810 -0.0617777641 0.0539308710 3.478707e-02 2.429568e-02 -0.0046065060
## 5545 0.0241175959 0.0681612961 -2.175622e-02 8.970049e-02 0.0957939594
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## 9192 -3.158978e-02 -0.0347108201 -0.0461813256 9.788479e-03 -0.0516923054
## 2177 5.399545e-02 -0.0385581472 -0.0444418036 5.176718e-02 0.0563350673
## 586 -3.699660e-02 -0.0501303415 0.0165418175 -3.273568e-02 0.0569482277
## 8315 3.401898e-02 0.0261287444 0.0533278007 1.158261e-02 0.0367379424
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## 4232 9.234289e-02 0.0118165291 0.0681804812 -1.697378e-02 0.0550199922
## 4186 4.246017e-02 -0.0136378676 -0.0167643693 -4.339983e-02 -0.0607249171
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## 4027 -3.666081e-02 -0.0360331999 0.0331327446 -4.658597e-02 0.0332622705
## 6890 2.221419e-02 -0.0263402429 -0.0463529417 -8.520014e-03 -0.0276390562
## 441 -1.703113e-02 0.0194155601 0.0326454017 -5.540899e-02 0.0283906213
## 8347 -5.101297e-02 -0.1329049211 0.1009120313 -6.260516e-02 -0.0185938450
## 7 2.398585e-03 0.0379152218 -0.0151178279 5.824227e-02 0.0378446604
## 2518 2.784380e-02 0.0168312546 -0.0580365619 4.097678e-02 0.0675378681
## 8854 -5.576049e-02 0.0603521398 0.0272839430 4.819788e-02 0.0143988500
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## 3373 3.211156e-02 -0.0164232765 -0.0407621992 -9.009962e-03 -0.0440699805
## 4326 3.281078e-02 0.0119452597 0.0437917944 4.251362e-02 0.0470768689
## 662 -2.635366e-03 -0.0389537700 0.0694091807 -6.202340e-03 -0.0397490854
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## 5740 3.355356e-02 -0.0515161540 0.0075387362 -3.190624e-02 0.0188398141
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## 2946 6.956913e-02 -0.0644404126 -0.0570986481 -6.473140e-02 -0.0299885888
## 1138 5.533728e-03 0.0390789835 0.0337147941 7.318323e-02 0.0033461733
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## 9646 -2.253088e-02 0.0167124579 -0.0361052924 2.565872e-02 0.0246607770
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## 762 -1.324576e-02 0.0303338802 0.0137037459 -7.373028e-03 -0.0344506285
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## 400 -6.741227e-02 0.0203047517 0.0591681071 -3.505139e-02 -0.0513249770
## 7183 7.134462e-03 0.0108792585 -0.0033858971 -2.227316e-02 -0.0218635130
## 234 -2.363803e-02 -0.0658732397 -0.0651257384 5.096223e-02 -0.0384928772
## 1760 4.722472e-02 -0.0305579692 -0.0482536233 -1.793140e-02 0.0344855241
## 68 4.118412e-02 -0.0149098066 0.0041602641 7.806741e-02 0.0502320740
## 3241 -4.897286e-02 0.0504138902 0.0552703895 6.152180e-02 -0.0153997411
## 269 5.931841e-02 -0.0033062982 0.0013617778 6.304237e-02 -0.0144018468
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## 5608 3.881440e-02 0.0269782947 -0.0094033434 3.648910e-03 -0.0359601618
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## dfb.st33 dfb.st34 dfb.st35 dfb.st36 dfb.st37
## 9192 -2.995700e-02 1.434573e-02 0.0293918324 -0.0363444340 0.056130384
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## 1053 1.935047e-02 -4.533851e-02 -0.0475103048 0.0240572467 -0.020201693
## 1466 -6.837903e-02 5.729978e-03 -0.0225531671 0.0041371306 0.073492129
## 3834 1.988706e-02 -3.623755e-02 -0.0144869904 0.0226712115 0.012950308
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## 1073 -3.581619e-02 -1.705457e-02 -0.0196289576 -0.0511552961 0.024836462
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## 1894 -3.199877e-02 -7.269273e-04 -0.0298841768 -0.0271840968 0.040448296
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## 4730 -8.980413e-03 -2.815856e-02 0.0692984045 0.0243004548 -0.025351936
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## 1257 -2.894276e-02 4.899610e-02 -0.0416847311 0.0737760453 -0.005520476
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## 8762 -9.768892e-03 -3.431263e-02 0.0467828730 -0.0021166408 -0.039892286
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## 4951 -5.532890e-02 -3.927786e-03 -0.0174011603 0.0540518175 0.043008555
## 4524 -5.782818e-02 7.325443e-02 0.0675282064 0.0773659139 0.032133646
## 3819 4.273959e-02 5.101916e-03 -0.0455812895 0.0363185270 -0.012570775
## 1383 4.492976e-03 4.687015e-02 0.0542377371 -0.0729875931 -0.013623290
## 2628 3.518586e-02 1.975776e-02 0.0064374262 0.0118710188 0.007298461
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## 8523 -1.963629e-02 -5.514211e-02 0.0372342586 0.0309342789 -0.015724526
## 4792 5.023657e-02 2.413230e-02 -0.0354109529 -0.0164795216 -0.037605601
## 3574 -2.105874e-02 -4.195646e-02 0.0233044560 -0.0895695882 0.073834584
## 6161 4.255588e-02 -4.689056e-02 0.0358456916 -0.0388579850 0.033232523
## 5147 3.759430e-02 3.617695e-02 0.0598307455 0.0249760764 -0.049912270
## 1338 4.835279e-02 -6.664981e-02 0.0131310134 0.0038316098 0.007729406
## 4139 6.990185e-02 -4.148252e-02 0.0277316687 0.0424797677 -0.064282308
## 8995 8.478841e-03 4.141545e-02 -0.0257000335 0.0144673568 -0.017987190
## 7654 3.185060e-02 -6.659538e-02 -0.0281060838 0.0516430968 -0.045770206
## dfb.st38 dfb.st39 dfb.st40 dfb.st41 dfb.st42
## 9192 0.0359346137 -0.0171714884 -0.0361110625 -0.0322245491 0.0340680885
## 2177 0.0059600769 -0.0409609109 0.0265284682 0.0565708057 -0.0305330577
## 586 -0.0448764076 -0.0412014701 0.0077969875 0.0598476098 0.0388778427
## 8315 -0.0421787501 -0.0306713961 -0.0223712781 -0.0284316026 0.0129560955
## 166 -0.0352971830 0.0459885233 -0.0018213649 0.0335404662 0.0240074657
## 4232 -0.0213572164 -0.0856354111 0.0965993130 -0.0680684009 0.0825556993
## 4186 -0.0509823466 0.0361660646 0.0097337084 0.0208343054 -0.0426594120
## 6898 0.0647368203 -0.0090151608 0.0498693318 0.0489322397 -0.0247698184
## 4027 0.0288400973 -0.0383846267 0.0469006790 -0.0443047873 0.0444982721
## 6890 -0.0283442909 -0.0594731418 -0.0422735223 0.0463430191 0.0052639592
## 441 0.0385831440 0.0472411427 -0.0551004722 0.0359250645 -0.0222992574
## 8347 0.0809892168 0.0279659597 0.0177456781 0.0012552459 -0.0190161907
## 7 0.0189151151 -0.0329992567 -0.0123296804 0.0452375910 -0.0085694035
## 2518 -0.0435265861 -0.0044040235 0.0674496765 -0.0115507566 -0.0878503386
## 8854 0.0266979703 0.0059900419 0.0615955883 0.0229244705 -0.0334540875
## 6295 -0.0009414331 0.0279544655 -0.0316946102 0.0011137327 -0.0303810481
## 3373 -0.0483310445 0.0213654181 -0.0316551832 0.0536310068 -0.0337522272
## 4326 -0.0133533441 -0.0362528224 0.0179789197 -0.0126657502 0.0326083512
## 662 0.0318025741 0.0151484027 -0.0634885648 0.0077208978 0.0484748051
## 1997 0.0461278063 0.0014237537 0.0459858502 0.0552117741 -0.0179400736
## 4146 0.0115772634 -0.0389802672 -0.0136759155 -0.0254491936 0.0139696012
## 8604 -0.0465357282 0.0549828931 -0.0518224602 -0.0447435052 -0.0301914315
## 86 0.0419289320 0.0501894314 0.0375452246 -0.0412178328 0.0528036243
## 653 -0.0300254198 0.0339617792 0.0611745120 0.0395368318 -0.0411802070
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## 4243 0.0062703184 0.0355078892 -0.0190205434 -0.0473257729 0.0557147444
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## 1617 -0.0884295986 0.0966192180 0.0978710467 -0.0904467900 0.0231888642
## 5620 0.0014046036 -0.0522359505 -0.0044880088 0.0437643256 -0.0380596715
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## 5965 0.0395740733 -0.0197274186 -0.0046409935 0.0478183100 -0.0433857333
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## 3059 -0.0359955616 0.0424182153 0.0144968797 -0.0443401816 -0.0574244962
## 5871 -0.0074500594 0.0473939486 -0.0375371908 0.0562326439 -0.0259001145
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## 3694 0.0758306889 -0.0547949926 -0.0465068658 0.0187692326 -0.0392298714
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## 1774 0.0234654709 0.0041725053 0.0110081704 0.0308961609 -0.0243733817
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## 3664 -0.0177918620 -0.0411742689 0.0542162161 0.0552155110 -0.0471571617
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## 3819 -0.0474854675 0.0185246057 -0.0177373160 -0.0432391985 -0.0322376543
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## 2628 -0.0416818733 -0.0064301121 -0.0511543410 -0.0258930188 -0.0091086505
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## 8523 0.0297259678 0.0239087836 -0.0435913589 -0.0264502841 0.0089227805
## 4792 0.0141382192 -0.0401194283 -0.0415503467 -0.0179814165 -0.0147294281
## 3574 0.0579858374 0.0422798543 -0.0325551274 0.0897835156 -0.0403615761
## 6161 -0.0236713375 -0.0287537404 0.0515604630 0.0275907277 -0.0006251915
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## 8995 0.0247921381 0.0133197298 -0.0008658526 -0.0453882854 -0.0429984897
## 7654 0.0483643038 0.0343683255 -0.0735119350 -0.0287277923 0.0485279762
## dfb.st43 dfb.st44 dfb.st45 dfb.st46 dfb.st47
## 9192 -0.0354420953 -0.0603548398 -0.0092977839 -2.814902e-02 -0.0365112257
## 2177 -0.0496332849 -0.0624386365 0.0466235791 5.410598e-02 -0.0159277595
## 586 -0.0583651116 0.0376496274 0.0347658613 1.424480e-02 0.0352948074
## 8315 0.0184311451 0.0303864255 0.0267179614 -2.487610e-02 0.0490604196
## 166 -0.0077218714 -0.0015848447 0.0481697690 5.068209e-02 -0.0360353013
## 4232 0.0376234864 0.0619782953 -0.0943280165 -4.312083e-03 -0.0509104029
## 4186 0.0416742007 -0.0284639453 0.0174862305 4.865269e-02 -0.0169297637
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## 4027 -0.0113585895 -0.0116507801 0.0063297169 -4.151493e-02 -0.0189605369
## 6890 0.0261202369 0.0035613550 -0.0026219891 2.374787e-02 0.0099307529
## 441 0.0233585017 0.0610380892 -0.0089364198 1.269032e-02 0.0433076156
## 8347 -0.0005540360 -0.0894027603 0.1050931664 1.150932e-01 -0.0079374882
## 7 0.0185141190 0.0421766631 -0.0149768257 2.934364e-02 -0.0310028736
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## 8854 -0.0046973791 -0.0742264159 -0.0656285787 4.516777e-02 0.0457464539
## 6295 -0.0452972122 -0.0570352107 0.0251160070 -5.108638e-02 -0.0759619720
## 3373 0.0590921888 0.0046697632 -0.0219987865 -2.451973e-02 0.0057662045
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## 662 0.0184465191 -0.0516184034 0.0366586868 2.758110e-02 0.0583889875
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## 5740 0.0177565092 -0.0714852102 -0.0051229784 -8.578342e-02 -0.0225403810
## 8413 -0.0025303157 0.0026420436 0.0485787046 1.470404e-02 -0.0225948573
## 2946 0.0490118369 0.0751318916 -0.0249840919 -1.861326e-02 0.0195433429
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## 5952 0.0275436477 0.0343977380 0.0732139754 9.685194e-02 0.0068326815
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## 4874 -0.0049389310 0.0152583469 -0.0436821797 1.749133e-02 -0.0360975734
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## 1810 0.0759935790 -0.0289021165 -0.0356849790 4.691870e-02 0.0220772231
## 5545 0.0257201693 -0.0221572335 0.0459770230 6.465903e-02 0.0520758814
## 5518 0.0326737462 -0.0470858181 -0.0121725722 -1.243145e-02 0.0185342402
## 8479 0.0352773393 -0.0123477634 -0.0209324148 1.657697e-02 -0.0310323375
## 1911 0.0090094406 0.0277864302 -0.0470787545 4.099414e-03 -0.0529584363
## 1994 0.0473075885 -0.0514858854 0.0210799342 -3.676920e-02 -0.0504619734
## 3938 0.0847283199 -0.0761083104 -0.0511818244 7.717672e-02 -0.0198464497
## 6267 -0.0501063413 0.0460108519 -0.0245634699 -8.108921e-03 -0.0509256056
## 8512 0.0110428677 0.0551513890 0.0255683435 -1.897434e-02 -0.0524638267
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## 1642 -0.0039201548 0.0105441333 0.0433420834 3.724654e-02 -0.0500635656
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## 9462 -0.0475521114 -0.0183246142 -0.0001626621 0.0317994691 -0.0429463149
## 5355 -0.0946041054 0.1225714115 -0.0193485864 0.1442571321 -0.1006176393
## 1774 -0.0366746630 -0.0463556753 0.0494740529 0.0020789265 0.0156113411
## 9849 -0.0166737360 0.0196382080 -0.0270665949 0.0211816651 -0.0167839505
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## 7561 -0.0165401326 0.0301309333 0.0329596959 0.0278002373 -0.0539694501
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## 9138 -0.0384939208 0.0339228283 -0.0181154896 -0.0164364583 -0.0188155071
## 3664 0.0468037991 0.0048433972 0.0493917503 0.0126496728 -0.0033875804
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## 9192 -0.0085265143 4.062232e-02 -0.0010797093 0.0465288999 0.0092610630
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## 5634 0.0306413462 -5.097586e-02 0.0244973279 0.0500423477 0.0326961332
## 4423 0.0166568236 3.359207e-02 -0.0090305904 0.0116146025 -0.0579407053
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## 1878 -0.0174524766 3.039572e-02 0.0370340548 -0.0532872211 0.0226340864
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## 550 0.0539577069 -4.305570e-02 0.0434191597 -0.0486127598 0.0131323609
## 2569 -0.0512926386 2.546091e-02 -0.0158754959 -0.0302972202 -0.0551651326
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## 9192 0.0079408056 -6.176027e-02 0.0192811855 0.0417829361 -0.059601491
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## 4186 -0.0167709370 -4.864140e-02 0.0530503223 0.0099432301 0.045677712
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## 9787 0.0519242431 1.555717e-02 0.0731685046 0.0106523723 0.043627263
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## 2177 -0.0101151016 -0.0314212407 -0.0139112095 -5.547269e-02 0.0338925516
## 586 -0.0311418881 -0.0167461967 -0.0327134399 4.777038e-02 -0.0438722524
## 8315 -0.0179233403 -0.0195889296 -0.0209955490 -5.107021e-02 0.0105381046
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## 4186 0.0086326553 -0.0371593481 0.0142506182 -1.374500e-02 0.0242384568
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## 4027 0.0264540881 0.0294976870 -0.0167764301 3.862016e-02 0.0311505519
## 6890 0.0340204824 -0.0362001165 0.0032665250 -2.410712e-02 -0.0055228418
## 441 -0.0568462195 0.0214150333 0.0073478494 -8.787824e-03 0.0096300047
## 8347 0.0673825395 0.1194076408 0.0528089428 6.434189e-02 -0.0484872612
## 7 -0.0374832662 -0.0230448682 0.0127828475 4.783624e-02 0.0570136142
## 2518 0.0089674453 0.0640301132 -0.0602926486 9.800551e-03 0.0435334391
## 8854 0.0151794357 -0.0245084307 0.0088499474 -1.021766e-01 -0.0852756266
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## 3373 -0.0243074874 -0.0568631181 -0.0167505760 5.238357e-02 0.0415717310
## 4326 0.0049452079 -0.0482756821 0.0606478612 4.195793e-02 0.0251312301
## 662 0.0786556279 -0.0433582386 0.0151400529 3.985730e-02 0.0407369675
## 1997 0.0284028046 0.0751182214 0.0122100683 -1.273271e-02 -0.0730991554
## 4146 0.0009656284 -0.0293801889 0.0236710495 -1.176563e-02 -0.0381823525
## 8604 0.0163136825 -0.0431026711 -0.0194117533 2.743163e-02 -0.0122134451
## 86 0.0275877674 -0.0474163765 0.0557759223 1.829329e-02 -0.0273370816
## 653 -0.0447039056 0.0162867306 0.0118212009 4.907110e-02 -0.0500495643
## 6560 0.0536686475 -0.0298780483 0.0042298936 3.911914e-03 -0.0508825915
## 4243 -0.0201191760 -0.0201500527 -0.0115452710 1.944258e-02 0.0035448104
## 3440 -0.0273912466 0.0624045397 -0.0356991180 -3.311276e-02 -0.0273246643
## 5740 0.0235740162 -0.0147136309 -0.0647913351 -6.019486e-02 -0.0673143577
## 8413 0.0496176901 0.0006924786 -0.0263945722 1.461947e-02 -0.0274303600
## 2946 -0.0764465953 0.0216031698 0.0486378196 8.097490e-02 -0.0305640534
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## 5251 -0.0095372606 0.0520859985 -0.0740601907 -0.0057396846 -0.0936414587
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## 8591 0.0632191136 0.0633854807 0.0528368605 0.0471825489 0.0198494408
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## 4524 -0.0286656227 -8.837756e-02 0.0018078384 -0.0660003758 -0.0566839110
## 3819 -0.0237357304 -5.189128e-02 0.0140936651 0.0253507915 -0.0037702708
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## 2628 0.0173732513 -5.635137e-02 -0.0496260913 0.0054273827 0.0190316227
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## 1053 -0.0284375183 0.0417350000 -0.0454620473 0.0592920025 0.0090356006
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## 9192 -0.0563731483 3.770464e-02 0.0329955264 -0.0397487673 0.0371108689
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## 8315 -0.0183882106 -4.453867e-02 -0.0479414645 0.0441339466 -0.0078580339
## 166 -0.0510279633 -3.254949e-02 0.0485020575 -0.0497123573 -0.0041710731
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## 4186 0.0088383205 3.185704e-02 0.0498764463 0.0506382934 0.0161036068
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## 4027 0.0212962313 4.832237e-02 -0.0531161213 -0.0451432022 0.0112524516
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## dfb.st88 dfb.st89 dfb.st90 dfb.st91 dfb.st92
## 9192 -0.0189160030 -4.181850e-03 -0.0339399662 5.009088e-02 -0.0401830105
## 2177 0.0283555700 2.153957e-02 0.0357008240 -3.245313e-02 -0.0455773039
## 586 0.0297195946 -3.422662e-02 -0.0330400765 -2.782121e-02 0.0159983107
## 8315 0.0331659308 -2.948639e-02 0.0450640761 -4.779446e-04 -0.0101595673
## 166 -0.0536427285 -5.911080e-02 0.0109239637 8.570853e-03 0.0503660148
## 4232 0.0965805649 5.626338e-02 -0.0106130034 7.529410e-02 -0.0647166303
## 4186 0.0188900034 1.784565e-02 -0.0104695309 -9.693139e-03 -0.0142816794
## 6898 -0.0762516374 2.204475e-02 0.0183278780 -1.560014e-02 0.0143297447
## 4027 -0.0220405406 5.043100e-02 -0.0401589398 1.795091e-02 -0.0445000703
## 6890 0.0055521368 -1.400598e-03 -0.0096550778 -2.752259e-02 -0.0490199559
## 441 -0.0392410957 9.431522e-03 0.0322468590 1.688894e-02 -0.0241716007
## 8347 -0.0543724413 5.609409e-02 -0.1197431594 -1.125280e-01 0.0909081692
## 7 0.0567880812 -1.191467e-02 -0.0263972055 -1.607246e-02 0.0007969838
## 2518 0.0312160968 -3.954484e-02 0.0645914607 5.435787e-02 0.0544669479
## 8854 0.0160765730 -8.416210e-02 0.0492949171 -3.637362e-02 -0.0904342248
## 6295 -0.0137729874 -2.890900e-02 -0.0179124159 -8.244990e-03 -0.0334491768
## 3373 -0.0499806081 -3.623676e-02 0.0283077799 2.731215e-02 0.0404519482
## 4326 0.0146937115 -3.417340e-02 0.0030368610 3.835725e-02 -0.0278182039
## 662 -0.0802235393 -6.509748e-02 0.0755139688 -5.371368e-03 -0.0528484203
## 1997 0.0733534317 4.505978e-02 -0.0627743350 8.693437e-03 0.0750932307
## 4146 -0.0427490420 -4.629269e-02 -0.0125403699 1.531717e-02 -0.0345190593
## 8604 -0.0202039360 1.528096e-02 0.0071462895 -1.898098e-02 0.0482792492
## 86 0.0453489849 1.466425e-03 -0.0191326072 4.685798e-02 -0.0469400527
## 653 0.0294333551 -1.664566e-02 0.0257643481 5.131079e-03 0.0303782747
## 6560 -0.0468942054 -2.409356e-02 -0.0268917556 -6.820294e-02 -0.0211044139
## 4243 0.0016556661 4.950515e-02 0.0373215908 5.484748e-02 0.0253051141
## 3440 0.0102534106 -2.852655e-02 -0.0746841771 -3.804873e-02 -0.0035280484
## 5740 -0.0064672542 -1.005797e-02 -0.0232735432 5.215088e-02 -0.0403848368
## 8413 0.0276820987 -3.249092e-02 0.0338122261 1.836415e-02 -0.0183586830
## 2946 -0.0788319130 2.180681e-02 -0.0472111011 6.777933e-02 -0.0357932493
## 1138 0.0207967260 6.309878e-02 0.0132952963 8.046826e-02 -0.0584753063
## 5952 -0.0162220696 7.991231e-02 -0.0748485418 -8.780597e-02 0.0323338495
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## 400 -0.0671159196 0.0154241655 0.0315933310 -0.0510936022 0.0071348241
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## 2925 -0.0290490969 -0.0350053458 -0.0595792093 -0.0287409467 0.0168965468
## 8098 -0.0221084639 0.0196995939 0.0440891185 -0.0003203448 -0.0690113709
## 5251 -0.0384880307 -0.0176267231 -0.0182172435 -0.0011440997 -0.0186247281
## 6002 -0.0116661210 -0.0150491581 -0.0505848757 -0.0544380810 0.0350896371
## 474 -0.0068688469 0.0123751346 -0.0064363387 0.0401441070 -0.0322163552
## 1436 -0.0374694203 0.0148454937 0.0513410854 -0.0383387104 0.0560627319
## 8591 0.0596838272 -0.0606815535 0.0188074705 -0.0575019858 -0.0390786916
## 7677 0.0238819197 0.0269073628 -0.0114176848 -0.0294200687 0.0509896528
## 6338 0.0344008879 0.0317056513 0.0078382915 -0.0457768272 0.0169405951
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## dfb.st98 dfb.st99 dfb.s100 dfb.s101 dfb.s102
## 9192 3.674824e-02 -1.607788e-02 5.097074e-02 -1.280177e-02 0.0496729383
## 2177 3.906120e-03 4.208071e-02 -4.023096e-02 6.153883e-04 -0.0601874360
## 586 -6.339547e-02 -4.004945e-03 -6.584995e-03 5.399351e-04 -0.0110397542
## 8315 1.975054e-02 -4.555882e-02 4.662326e-02 4.906144e-02 0.0021605413
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## 4232 4.291435e-02 -7.309911e-02 -8.546955e-02 8.611817e-03 -0.0117026049
## 4186 2.018976e-02 2.031754e-02 2.666447e-02 -4.956556e-02 -0.0248292463
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## 4027 -2.770242e-03 -2.831710e-02 -9.593850e-04 1.695406e-03 0.0081751110
## 6890 3.195514e-02 -1.507818e-02 -6.148298e-02 4.777241e-02 0.0355474346
## 441 -2.139129e-02 -3.865767e-03 -6.801083e-04 -1.832329e-02 0.0200083818
## 8347 1.323724e-01 8.188446e-03 8.136313e-02 -1.061984e-02 0.0053342652
## 7 2.107167e-02 -8.721284e-03 1.378398e-02 2.991296e-02 -0.0347654408
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## 8854 5.341988e-02 8.718879e-02 4.695265e-02 -1.173390e-02 -0.0611268075
## 6295 1.501463e-02 -6.904269e-03 -2.228056e-02 -2.931686e-02 0.0527960244
## 3373 -4.346213e-02 -3.008892e-02 -5.144033e-02 -3.529077e-02 -0.0214390041
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## 662 5.764331e-03 -9.042355e-03 5.461687e-02 -4.235579e-02 0.0044011567
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## 6267 9.094325e-03 1.112801e-02 1.123074e-03 3.949008e-02 0.0158951193
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## 269 4.794834e-02 -2.193082e-02 5.519250e-02 -5.665327e-02 -0.0453266069
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## 204 -1.847679e-02 6.249866e-02 -2.478635e-02 -3.966437e-02 -0.0111555329
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## 5474 -5.825560e-02 -9.384123e-03 -1.250959e-02 7.579589e-03 -0.0266585282
## 8675 -8.889841e-02 -3.671438e-02 -5.050106e-02 -2.314659e-02 -0.0335674923
## 23 -5.309483e-02 3.789264e-02 7.520268e-03 4.914333e-02 0.0397713846
## 9221 3.076909e-02 -3.844395e-02 5.713861e-02 2.132561e-02 0.0253356743
## 3593 -5.309538e-02 5.250095e-02 -3.387319e-02 5.680648e-02 0.0595441003
## 1665 -4.547973e-02 5.449698e-02 -3.301944e-02 -2.455809e-02 -0.0105612434
## 2445 4.715292e-02 6.366512e-02 6.828236e-02 -6.564103e-02 0.0199631061
## 213 -1.424472e-02 1.087784e-02 -3.226398e-02 -1.998333e-02 -0.0610256644
## 557 3.006365e-02 4.060757e-02 5.197401e-02 3.311181e-04 0.0293653162
## 9079 -1.588576e-02 -3.602825e-02 -1.921888e-02 4.276840e-02 -0.0058929062
## 9456 3.137214e-02 1.547161e-03 -3.980767e-02 -5.189502e-02 0.0146784859
## 5371 5.917965e-02 3.224796e-02 2.588475e-02 -1.390084e-02 -0.0334256605
## 1562 6.124855e-02 3.179988e-02 -1.767163e-02 -4.286919e-02 0.0174850912
## 7671 2.518104e-02 3.293379e-02 4.687024e-02 2.149672e-03 0.0148383952
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## 6883 1.287303e-02 -1.278999e-01 1.810512e-02 1.113848e-01 -0.0150856177
## 3867 6.768540e-02 4.794214e-02 -2.902010e-02 -1.539991e-02 -0.0286260613
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## 7561 -5.463782e-02 -3.121531e-02 3.717757e-02 3.094847e-02 -0.0532280587
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## 3664 -1.875197e-02 1.852273e-02 5.349483e-02 2.153435e-02 0.0529252489
## 4403 3.452410e-03 5.606142e-02 -6.097565e-02 5.221929e-02 -0.0081661512
## 2642 4.994850e-02 -3.972003e-02 -1.944395e-02 1.993128e-03 -0.0133945344
## 1226 -3.799011e-02 -6.038557e-02 9.237173e-02 -6.656759e-02 0.0194205769
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## 4524 -8.450359e-03 -1.641374e-02 3.059583e-02 -4.211623e-02 -0.0606489572
## 3819 -3.354698e-02 1.070392e-03 -3.984947e-02 8.098735e-06 0.0501631896
## 1383 -3.049606e-02 4.456196e-02 2.040347e-02 3.199612e-02 0.0029569128
## 2628 -2.442082e-02 -4.827703e-02 -6.307424e-02 -4.356719e-02 -0.0488875878
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## 5172 -0.0041501734 0.0175824010 2.956434e-02 0.0535100294 0.0508169459
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## 6268 -1.217734e-02 -0.0688559691 0.0250258772 0.0221581019 -0.0048309164
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## 1836 -5.789342e-02 0.0453823268 -0.0210377556 -0.0263103837 -0.0436015528
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## 1583 1.590384e-02 -0.0197827315 -0.0415848563 -0.0033183969 -0.0526322830
## 5169 -4.966332e-02 -0.0254565187 -0.0311872442 -0.0086104339 0.0420444670
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## 7654 -3.462759e-02 -0.0025912716 0.0485592896 -0.0296352054 0.0539227201
## dfb.s118 dfb.s119 dfb.s120 dfb.s121 dfb.s122
## 9192 -6.522896e-03 0.0445057410 2.929962e-02 -6.318293e-02 -0.0339705468
## 2177 5.329167e-02 0.0046601363 -6.409360e-02 -4.717860e-02 -0.0146051453
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## 8315 1.011775e-02 -0.0149326523 -4.608744e-02 1.200714e-02 -0.0020427538
## 166 -4.575554e-02 -0.0290040765 -1.018637e-02 -2.730259e-02 0.0356553771
## 4232 3.765895e-02 0.0568659440 7.201544e-02 -8.052393e-02 -0.0050345568
## 4186 1.395221e-02 0.0220091351 -1.607091e-02 -3.619037e-02 -0.0008295894
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## 4027 -4.225463e-02 -0.0222137462 2.498221e-03 2.995942e-02 0.0161409649
## 6890 -5.688977e-02 0.0215242303 1.620953e-02 4.993411e-02 0.0587853577
## 441 4.285841e-02 -0.0038608690 -2.619052e-02 7.181448e-02 0.0130063131
## 8347 5.915888e-02 -0.0392048280 -7.954583e-02 2.223336e-02 -0.0663150175
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## 2518 -6.124934e-03 0.0540996360 8.654370e-04 -1.581441e-02 -0.0290792604
## 8854 1.832232e-02 0.0656240089 2.151620e-02 6.907174e-03 0.0666767618
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## 3373 -1.987047e-02 0.0542340984 5.579151e-02 2.624170e-02 0.0018651291
## 4326 -2.313345e-02 -0.0277511969 -6.087163e-02 -6.032770e-03 0.0261060933
## 662 7.279946e-02 -0.0578822953 1.635940e-02 6.274513e-02 -0.0419192197
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## 5740 -2.442450e-02 -0.0869258973 -1.185507e-02 3.064769e-02 -0.0229309297
## 8413 -4.103571e-02 -0.0444498609 -2.646786e-02 4.324076e-02 -0.0360159418
## 2946 3.066935e-02 -0.0027719815 -4.871308e-02 1.884116e-03 0.0670333235
## 1138 -1.012001e-01 -0.0104528828 -7.242779e-02 -9.848444e-02 0.0258508008
## 5952 1.616251e-02 -0.0596445246 1.119297e-01 -1.073638e-02 0.0519130582
## 2926 -7.592742e-02 0.0203120525 -2.008690e-03 8.496717e-02 -0.0287806766
## 4874 -2.498040e-02 0.0174169650 3.416323e-02 -3.406252e-02 0.0383251805
## 2915 -4.555949e-02 -0.0031093575 2.090545e-02 -2.326250e-02 -0.0026579324
## 1810 4.041203e-02 0.0638625953 -1.586791e-02 4.940663e-02 -0.0165118296
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## 5518 1.947780e-02 -0.0542677956 -9.767825e-03 2.699106e-02 0.0333418352
## 8479 -2.288155e-03 0.0308947340 4.239824e-02 4.609018e-02 -0.0478615821
## 1911 4.680867e-02 -0.0165297571 -2.062681e-02 -8.166541e-03 -0.0380862302
## 1994 1.045896e-02 -0.0186352757 1.360888e-02 1.219994e-02 0.0111584075
## 3938 2.947505e-02 -0.0326828588 -6.389820e-02 -4.383187e-02 -0.0480666784
## 6267 -4.249158e-02 0.0380874931 -4.873692e-02 4.381933e-02 0.0433640213
## 8512 4.956244e-03 0.0751140920 9.951314e-02 -8.388542e-02 -0.0079568197
## 7479 -5.588083e-02 -0.0590546101 -3.628768e-02 2.776919e-02 -0.0320865035
## 1642 -1.400128e-02 -0.0168245370 -3.817501e-02 3.200028e-02 -0.0611773121
## 2727 3.668561e-02 -0.0470499160 5.107981e-03 2.268258e-02 0.0293902968
## 7674 -4.539772e-02 0.0451049546 1.230318e-02 -2.498862e-02 0.0282682322
## 9093 5.620684e-06 -0.0533815582 -5.066734e-02 5.040335e-02 0.0291751532
## 9646 -5.792230e-03 0.0241329214 -1.127719e-02 -4.863935e-02 -0.0035475693
## 9954 1.607656e-02 -0.0084471868 4.870350e-03 -3.170030e-02 0.0579997684
## 762 -1.566212e-02 -0.0326871105 -3.453562e-02 -4.712441e-02 0.0731610201
## 2741 -1.291691e-01 -0.0518020531 6.344411e-02 3.549397e-02 -0.0054325389
## 400 -8.788624e-03 0.0320848603 5.086800e-02 8.016094e-03 -0.0028349943
## 7183 4.140139e-02 -0.0445398849 5.697814e-02 -2.579865e-02 0.0322286649
## 234 -2.841250e-02 -0.0655327028 -5.425336e-02 3.126511e-02 0.0411824699
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## 5251 -9.166485e-02 -0.0522531552 4.749302e-02 1.750318e-02 0.0340156333
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## 1436 -7.759199e-02 -0.0240004737 -4.513266e-02 1.719627e-03 0.0527640683
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## 7677 -4.251045e-02 -0.0007288197 4.712375e-02 3.302758e-02 -0.0110956844
## 6338 -6.632155e-02 0.0612472863 -4.148972e-02 7.748337e-03 0.1049290159
## 4245 3.287941e-02 -0.0393187091 2.729164e-02 3.633817e-02 0.0159645605
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## dfb.s123 dfb.s124 dfb.s125 dfb.s126 dfb.s127
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## 204 5.229730e-02 6.532089e-02 0.0257605052 2.129147e-02 0.047038859
## 5989 -1.637506e-03 -3.929928e-02 -0.0285400513 -3.134880e-02 -0.043155406
## 5474 2.761361e-02 5.360231e-03 -0.0343656361 1.190870e-03 0.036087679
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## 23 -3.092408e-02 3.591751e-02 0.0413292907 2.742293e-02 -0.006879761
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## 9079 -3.000993e-02 -1.275516e-02 0.0139323377 2.536284e-02 0.053199036
## 9456 5.052252e-02 -4.137252e-02 -0.0533147576 -8.105519e-03 -0.021849122
## 5371 -7.636919e-03 -5.406406e-02 -0.0182823558 -2.498196e-03 -0.025387840
## 1562 -4.347656e-03 -6.502825e-02 0.0439823012 -4.868452e-02 0.026923880
## 7671 -3.114080e-02 -1.649707e-04 0.0341947541 -2.587181e-02 0.029209817
## 7215 2.121147e-02 3.123264e-02 0.0037313499 6.991998e-03 0.015442060
## 6883 -7.416276e-02 -1.042437e-02 0.0672052230 1.107037e-01 0.098017375
## 3867 5.687264e-03 1.227671e-02 -0.0605055160 5.018751e-02 0.048784069
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## 5286 -5.046949e-02 -2.243898e-03 -0.0046282276 -4.547707e-02 0.034209114
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## 3664 4.126917e-02 -6.021538e-02 0.0147145137 1.617878e-05 -0.011773805
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## 4951 -2.127668e-02 -3.936288e-02 0.0395232215 2.613734e-02 0.054369822
## 4524 7.617932e-02 -5.768544e-02 0.0900248350 -4.930373e-02 0.038810352
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## 4792 -3.600852e-02 3.150742e-02 -0.0326770272 -4.476024e-03 -0.025743330
## 3574 -2.197700e-02 -6.463129e-02 0.0846266582 2.374262e-02 0.024004074
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## 586 0.0457568144 -4.277876e-02 -0.0337859638 0.0148937367 8.596821e-03
## 8315 0.0139145812 1.840900e-02 -0.0223362505 0.0248159779 4.729832e-02
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## 6890 -0.0104933237 -2.423807e-02 0.0437451084 -0.0247426634 -1.273157e-02
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## 8347 -0.0411618779 1.215715e-01 -0.0433170492 0.1310305454 5.400867e-02
## 7 -0.0191087708 -5.036813e-02 -0.0077725944 0.0539208577 3.143178e-02
## 2518 0.0270917199 -7.656111e-02 -0.0036933792 -0.0295137450 -4.364629e-02
## 8854 0.0432129713 -8.761021e-02 -0.0101047090 -0.0113558486 -5.541071e-02
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## 3373 -0.0551728674 -4.733473e-02 0.0356603626 0.0620743331 -1.050308e-03
## 4326 -0.0338412902 7.803366e-03 -0.0047806911 0.0086418585 -4.465669e-02
## 662 0.0869518867 3.055160e-02 0.0239131021 0.0663148872 1.592026e-02
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## 1187 -0.0056238200 -0.0253265379 0.0287632526 0.046190459 -0.0495033564
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## 2207 0.0334578172 -0.0739827197 0.0840219115 -0.066741484 0.0428341475
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## dfb.s153 dfb.s154 dfb.s155 dfb.s156 dfb.s157
## 9192 -0.0087734000 4.727104e-02 -0.0539322724 1.725825e-03 2.000733e-02
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## dfb.s163 dfb.s164 dfb.s165 dfb.s166 dfb.s167
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## 9093 -1.648928e-02 0.0360030586 2.140817e-02 0.0187765163 0.044476562
## 9646 -5.779138e-02 0.0238443595 2.920487e-02 0.0114956598 0.061377309
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## 1436 -7.641401e-05 -0.0383190015 2.888285e-02 0.0466818886 0.044068168
## 8591 -6.121471e-02 -0.0052491047 -2.502501e-03 -0.0494327831 -0.066400863
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## 8523 0.0388697490 0.0162132292 -6.273402e-02 -2.398672e-02 -0.0372180517
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## 8995 0.0016483450 0.0175862309 1.323948e-02 -3.420728e-02 0.0212234420
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## dfb.s173 dfb.s174 dfb.s175 dfb.s176 dfb.s177
## 9192 -3.745039e-02 -0.0531026802 0.0487026777 -0.0107942131 0.0028912187
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## 2923 2.589874e-02 -0.0300880215 -0.0276672232 0.0190635143 0.0489207584
## 550 -4.990650e-02 -0.0142182507 -0.0202553029 0.0271989008 0.0129930807
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## 229 -3.790526e-02 -0.0246505907 -0.0662574875 -0.0452154309 0.0540270241
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## 4049 4.623171e-05 0.0042288000 -0.0556225358 -0.0725513775 -0.0119550922
## 1053 -2.497114e-02 -0.0209475628 0.0319187979 0.0266378291 0.0497454041
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## 3834 4.364035e-02 -0.0179453148 0.0298589909 0.0129728262 -0.0095729116
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## 2926 -6.640299e-02 -0.0326742570 0.0205884621 -0.0600336478 0.053837045
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## 9300 -2.362773e-02 0.0182096529 -0.0270106665 -0.0576954478 0.050741520
## 1836 -1.093186e-02 0.0091239278 0.0657473304 0.0081867912 0.035273510
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## 1257 0.042596352 -0.034748153 -0.0144628163 0.0191565456 0.0546633155
## 6495 -0.046321315 0.019940120 0.0622882290 0.0107801304 0.0664901728
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## 9462 -0.032431759 -0.041041457 0.0569468792 0.0360028197 -0.0160765665
## 5355 0.143052275 -0.015426460 0.0177221162 -0.0773657328 0.1130873528
## 1774 -0.016065359 -0.042485533 0.0325815312 -0.0393857813 0.0136312795
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## dfb.s203 dfb.s204 dfb.s205 dfb.s206 dfb.s207
## 9192 3.508446e-02 0.0016525903 0.0159415387 -0.0678764546 0.0107004563
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## 3852 4.870242e-02 0.0400973045 0.0316337992 0.0511300768 0.0760560493
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## 1617 3.612766e-02 -0.0755159991 0.0021175418 0.0757944111 -0.0220748777
## 5620 -4.541356e-02 -0.0193605844 -0.0022028556 -0.0146127779 0.0551821678
## 4269 -6.996497e-02 -0.0505202441 0.0671459889 0.0367976521 0.0645313641
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## 5965 1.783561e-02 -0.0957663263 -0.0760536028 0.0655562003 -0.0790069681
## 4249 2.881515e-02 0.0533915594 0.0394665459 0.0048508782 -0.0295233666
## 3059 -6.709240e-02 -0.0167295621 0.0249709278 0.0278855956 0.0380800706
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## 9300 6.862956e-02 -0.0625909902 -0.0499093730 0.0295376140 0.0297769423
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## 6901 -3.042136e-03 0.0354727427 0.0336099184 0.0047676983 0.0309380719
## 1583 7.365029e-03 -0.0239888574 -0.0194511864 -0.0454015554 0.0032796804
## 5169 -6.825474e-03 0.0446411907 -0.0557303015 -0.0266642323 -0.0389792518
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## 3064 -3.606595e-02 0.0243829201 0.0395980065 0.0453023030 -0.0174208228
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## 2628 -1.259686e-02 0.0010688899 0.0030258396 0.0558112662 0.0083138144
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## 8523 3.490081e-02 0.0211143294 -0.0239302819 -0.0248320039 -0.0169077395
## 4792 2.602119e-02 -0.0358766217 0.0118536565 -0.0366367043 0.0302022881
## 3574 3.708479e-03 -0.0066677771 -0.0928521615 0.0496657191 0.1156159056
## 6161 -2.622059e-02 0.0233876899 -0.0007484510 -0.0057168780 -0.0217523723
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## 1338 4.008350e-02 0.0432001375 -0.0510198834 -0.0395905587 -0.0307978921
## 4139 -6.729516e-02 0.0569208972 -0.0159984417 0.0278636683 -0.0509308343
## 8995 3.493363e-02 -0.0352507752 -0.0466917391 0.0422315131 0.0270786804
## 7654 -4.651219e-02 -0.0412880999 0.0439358545 0.0281046228 0.0240148663
## dfb.s208 dfb.s209 dfb.s210 dfb.s211 dfb.s212
## 9192 -6.075946e-02 -3.606606e-02 -0.0175379575 -0.0165674902 -0.0388126111
## 2177 4.824715e-02 3.628498e-02 -0.0175053554 -0.0047392747 -0.0175915717
## 586 -4.012304e-02 -2.443565e-02 0.0479326261 0.0424640631 -0.0372907776
## 8315 3.496484e-03 -3.065675e-02 0.0130725996 -0.0300741335 -0.0460250692
## 166 1.336145e-02 4.694425e-03 -0.0446099467 0.0586313457 0.0101771453
## 4232 -3.382164e-02 9.206813e-02 -0.0805251259 -0.0719833752 0.0048725618
## 4186 -4.840716e-02 -5.759763e-02 -0.0274336574 0.0260086439 -0.0034984581
## 6898 3.812403e-02 1.120518e-02 0.0705386547 0.0254825967 0.0397973950
## 4027 1.331504e-02 4.773672e-02 0.0121445164 -0.0126904490 -0.0382809543
## 6890 -3.216550e-02 1.372063e-02 0.0506140146 0.0107700729 -0.0428026796
## 441 2.014166e-02 -1.841586e-02 -0.0559956700 0.0413044889 0.0014092926
## 8347 -9.382337e-02 -8.922037e-02 0.1046833185 -0.0051314365 0.0446962595
## 7 -3.495688e-02 4.665995e-02 0.0501896594 -0.0352792243 0.0061204076
## 2518 3.687272e-02 -4.488421e-02 -0.0206303444 0.0150805616 -0.0041383131
## 8854 -3.886683e-02 -3.423296e-02 -0.0026571077 0.0313306401 -0.0073477611
## 6295 -2.292109e-02 -8.029100e-03 -0.0316982916 -0.0124719078 0.0483325040
## 3373 6.168239e-02 -5.298134e-02 0.0306307489 -0.0012144840 -0.0393801023
## 4326 2.728551e-02 -2.437414e-02 0.0216132052 0.0484917359 -0.0199677796
## 662 -1.930510e-02 2.503416e-02 -0.0449864360 0.0657978047 -0.0416568512
## 1997 9.087074e-02 1.521066e-02 0.0567461982 0.0147945302 0.0334366784
## 4146 -5.410465e-02 3.295729e-02 0.0385134182 -0.0097811131 0.0199999767
## 8604 -4.980726e-02 4.310166e-02 0.0211715587 -0.0517643645 0.0153073294
## 86 -1.135423e-02 -2.330724e-02 -0.0005819966 0.0544156676 0.0374705498
## 653 -2.595738e-02 -5.202977e-02 0.0205774553 -0.0418222368 0.0407850815
## 6560 1.096156e-02 5.232770e-02 0.0286037751 -0.0078725631 -0.0194380453
## 4243 -2.850188e-02 -2.873334e-02 0.0581393180 -0.0321893656 0.0313922126
## 3440 2.967947e-03 -1.567859e-02 -0.0103338054 -0.0558317534 0.0595696354
## 5740 -6.849746e-02 5.705698e-02 -0.0037318082 0.0565917299 0.0115178330
## 8413 -1.985997e-02 -3.484320e-03 0.0448272487 -0.0087112291 -0.0125113194
## 2946 8.057675e-02 1.337630e-02 -0.0021236382 0.0542230721 -0.0407723065
## 1138 1.099616e-02 1.298939e-01 0.0375407699 -0.1016951779 0.0834619605
## 5952 -7.049140e-02 -8.758930e-02 0.0940941363 0.0789077585 -0.0257603964
## 2926 8.011268e-02 1.262445e-02 0.1040471397 0.0718939674 0.0592882263
## 4874 -3.590116e-02 -1.093814e-02 -0.0359827667 -0.0112584856 -0.0002078320
## 2915 -2.176987e-02 -1.150789e-02 -0.0489062645 0.0576772394 -0.0471693194
## 1810 7.235644e-02 5.894736e-02 -0.0754200640 0.0151590365 0.0243683992
## 5545 -8.219169e-02 9.579820e-02 -0.0794288984 -0.0874344638 -0.0797056640
## 5518 -5.617746e-02 1.290021e-03 0.0451192354 0.0361817475 -0.0266612237
## 8479 -6.028635e-02 -6.041317e-02 -0.0450452757 0.0719207646 -0.0289778093
## 1911 -2.336815e-02 7.372207e-05 -0.0095264424 -0.0513912454 -0.0047446878
## 1994 3.813811e-02 3.899680e-02 -0.0232388974 0.0443291277 0.0235769989
## 3938 -6.287787e-02 2.354514e-02 -0.0259533294 -0.0936363810 -0.0377322344
## 6267 1.873511e-02 -1.301248e-02 -0.0181491498 -0.0174436662 -0.0131970899
## 8512 -5.306489e-02 -2.125237e-02 0.0132720950 -0.0809814603 -0.1267719444
## 7479 -4.708056e-02 3.818948e-02 0.0509537497 -0.0435256535 0.0202691191
## 1642 3.799232e-02 1.816153e-02 0.0635633752 -0.0406347109 -0.0055316848
## 2727 -1.849304e-02 -3.811568e-02 0.0373766985 -0.0249688537 0.0179387753
## 7674 -2.085813e-02 -1.709285e-02 -0.0119013716 0.0018321256 0.0242498118
## 9093 -5.264995e-02 -3.354127e-02 0.0269801963 -0.0437495681 0.0449629259
## 9646 2.724524e-02 6.410265e-02 0.0297030964 -0.0422927273 -0.0251850947
## 9954 6.167994e-02 -6.749368e-03 0.0495899029 -0.0187580373 0.0190367499
## 762 -5.428507e-02 -1.458788e-02 -0.0139451604 -0.0579534110 -0.0423680465
## 2741 -7.358500e-02 -1.650641e-02 0.1196656382 0.0354219370 0.0085993628
## 400 3.211115e-02 -1.527169e-02 -0.0294247533 0.0595226140 -0.0653516474
## 7183 -2.279356e-04 -2.419529e-02 -0.0442194092 0.0235028853 0.0151988189
## 234 2.272407e-02 -5.131729e-02 0.0340403504 -0.0566383983 -0.0594198968
## 1760 4.155464e-02 2.315936e-02 -0.0012622388 -0.0433853808 0.0320053895
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## 3241 -4.553352e-02 -2.615654e-02 0.0595163057 -0.0333421213 -0.0308385361
## 269 -4.527662e-02 -5.321330e-02 0.0122593024 -0.0529281272 0.0135400402
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## 204 4.289174e-02 -1.337275e-02 -0.0364250578 -0.0256191459 0.0502623149
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## 5474 1.549453e-02 -7.107045e-03 -0.0262013551 -0.0070241689 0.0121760575
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## 23 4.724883e-03 2.181565e-02 0.0219440576 -0.0578026275 -0.0539281771
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## 1665 -5.205186e-02 -3.342371e-02 -0.0250795808 0.0238125935 0.0040721559
## 2445 5.859655e-02 4.458677e-02 -0.0617771628 0.0706869713 0.0426554716
## 213 6.293735e-02 -2.580964e-02 0.0542277465 -0.0194416344 0.0338117991
## 557 -6.247382e-02 6.681224e-02 -0.0227512943 0.0584299895 0.0653281370
## 9079 -6.036683e-03 1.141105e-02 -0.0183892931 0.0477298514 -0.0514388868
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## 7215 2.804612e-02 -2.157499e-03 -0.0281619355 -0.0123834325 -0.0582578922
## 6883 -5.984249e-04 -6.675243e-02 0.0331389343 -0.0093755668 -0.0032539804
## 3867 -5.917734e-02 3.800519e-02 -0.0320746006 0.0542014514 0.0398643187
## 1182 -5.595049e-02 4.851832e-02 0.0087047812 0.0394783828 -0.0261398725
## 5286 3.080120e-02 -7.767884e-03 -0.0014293664 -0.0431247415 -0.0456946845
## 5974 2.074885e-03 -2.414109e-02 -0.1009092919 0.0448695827 0.0164225400
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## 1878 -3.452278e-02 2.248505e-03 -0.0701239017 0.0003972961 0.0519602851
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## 2923 4.424958e-02 -2.744399e-02 0.0097358527 0.0593639536 -0.0294421574
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## 2569 -1.583526e-02 -5.104010e-02 0.0041985353 -0.0587374974 -0.0354244280
## 7578 2.972970e-02 -4.352230e-02 0.0347886366 0.0255772708 0.0191240202
## 6538 3.820898e-02 -6.515798e-02 -0.0049556030 0.0059756665 0.0139982153
## 229 3.581662e-02 -6.269970e-02 0.0290512243 0.0516160858 0.0435404733
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## 1073 -5.881630e-02 -5.781786e-02 -0.0480555572 0.0076924802 -0.0523829370
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## 8143 4.316538e-02 2.861582e-02 -0.0320635126 -0.0236902229 -0.0512457826
## 1894 -3.000178e-02 -3.080373e-02 0.0410606723 -0.0001656009 0.0117287463
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## 4730 2.712157e-02 -1.764197e-02 0.0474116296 -0.0173091019 0.0701740673
## 4741 4.211113e-02 9.122709e-02 0.0562642984 0.0370718198 -0.0751354318
## 1041 6.193116e-02 4.094808e-02 0.0024080540 -0.0664703981 -0.0053865371
## 8807 3.462742e-02 -6.039406e-02 -0.0453456081 -0.1116634809 0.1072405995
## 9787 -7.511185e-02 5.279077e-03 0.0496594696 -0.0378717497 -0.0457893914
## 4494 3.461780e-02 -6.702962e-03 -0.0263723004 -0.0046352676 0.0513227594
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## 6108 5.448798e-02 -6.471230e-02 -0.0057455598 -0.0496135377 -0.0287003828
## 8711 4.081838e-02 1.560352e-02 0.0676807675 -0.0283244503 0.0125363626
## 3808 -3.403206e-02 5.556856e-02 -0.0499300802 -0.0174000083 0.0133968106
## 5172 -3.824929e-02 1.524278e-02 0.0347787776 -0.0078948601 0.0223535497
## 5252 4.025677e-02 1.815382e-03 0.0077307668 0.0165618180 0.0005536429
## 4642 2.827321e-02 -8.461390e-03 0.0394557216 -0.0486422091 -0.0091782087
## 9009 1.735316e-02 -5.982097e-02 -0.0315063422 -0.0672895357 -0.0228361844
## 9299 -2.042630e-02 2.306659e-03 0.0421352898 0.0522160582 0.0559399033
## 7952 2.457127e-02 -4.056269e-02 0.0419479441 -0.0319853559 -0.0144904675
## 922 -1.432243e-02 5.614373e-02 0.0863938060 0.0443192925 -0.0978583146
## 7490 -4.530264e-02 4.071925e-02 -0.0055082343 0.0344557891 -0.0137408693
## 6882 6.030590e-02 -2.435360e-02 0.0507923781 -0.0420414981 -0.0323854922
## 3852 1.645941e-02 -3.245102e-02 -0.0257547230 0.0515883116 -0.0079396647
## 4166 -9.796995e-03 -6.413614e-02 0.0469737451 -0.0365756028 -0.0386654912
## 1617 3.741202e-02 2.152431e-02 -0.0533331222 -0.0044147727 -0.1035171176
## 5620 -4.224860e-02 4.498042e-02 0.0048294456 -0.0321163193 -0.0527793129
## 4269 -1.760967e-02 8.165533e-02 -0.0178286456 -0.0063017371 0.0260981395
## 676 -5.417562e-02 4.459832e-02 0.0193146364 0.0361349859 0.0366558709
## 2254 3.704098e-02 3.986256e-02 -0.0429685040 -0.0037864811 -0.0439217101
## 5965 5.620514e-02 -9.368791e-02 -0.0391740759 0.0221827537 0.0714328435
## 4249 1.598092e-02 -3.335138e-02 0.0322749690 0.0472619870 -0.0304592222
## 3059 1.760818e-02 3.768799e-02 0.0345035572 0.0216939017 0.0088075594
## 5871 7.641293e-03 -3.007678e-02 0.0488007046 -0.0173405598 0.0131815461
## 6268 -4.670112e-02 7.100287e-03 -0.0553571488 -0.0114104159 0.0151549619
## 9300 -2.747047e-02 -2.567999e-02 -0.0051455981 -0.0630596361 0.0183992613
## 1836 -3.762396e-02 -5.857918e-02 0.0350692066 0.0170402720 -0.0394342346
## 6901 -4.140915e-02 3.366814e-02 0.0343500897 -0.0355332413 -0.0381585091
## 1583 -5.446704e-02 -5.210206e-02 0.0189787697 0.0587332104 -0.0557002117
## 5169 -1.276412e-02 -3.501046e-02 -0.0408311770 0.0553275728 -0.0528705588
## 1001 3.762143e-02 4.495295e-02 0.0101968690 -0.0571854222 -0.0095105479
## 3694 2.261678e-02 -5.433166e-02 0.0045106419 0.0469680145 -0.0052861479
## 3064 -5.301253e-02 3.484749e-02 0.0281631933 0.0526937020 -0.0352305596
## 7845 2.252346e-02 -6.548527e-02 -0.0446450931 0.0418389237 -0.0261665943
## 1187 1.531538e-02 3.783037e-02 0.0386596743 0.0267116487 0.0059314036
## 6875 -2.800803e-02 -1.228451e-02 0.0445122147 -0.0234723327 -0.0371564306
## 2207 1.734942e-02 -2.293041e-02 0.0102761281 0.0939170362 0.0579395500
## 8091 -3.412216e-03 5.786540e-02 0.0435335476 -0.0415425035 -0.0145538848
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## 7203 -0.0351537086 0.7808984 0.5947033 0.0025244159 0.04055075
## 5442 0.1060548542 1.2470354 0.2365555 0.0064130951 0.04079456
## 4564 0.0005417371 0.5413595 0.8167936 0.0012148263 0.04106902
## 1477 -0.0056141759 0.5172095 0.7956442 0.0011087647 0.03523057
## 1073 -0.0227345585 0.5749636 0.7880988 0.0013701206 0.04116006
## 9364 -0.0152125511 0.6986224 0.6794300 0.0020215990 0.04153651
## 8143 0.0555062414 0.5322227 0.8161263 0.0011741686 0.03981460
## 1894 0.0381270455 0.4694515 0.8607555 0.0009137424 0.03838073
## 7204 0.0673980224 1.0039858 0.4017310 0.0041660077 0.04057341
## 4730 0.0359832728 0.5949518 0.7717206 0.0014669101 0.04134088
## 4741 0.0574325753 0.7917337 0.6410442 0.0025956948 0.04673614
## 1041 -0.0029073341 0.8830505 0.5279573 0.0032264414 0.04302691
## 8807 -0.0155684476 1.5144251 0.1112037 0.0094285862 0.04021711
## 9787 0.0235945698 0.7680724 0.6209556 0.0024425930 0.04207425
## 4494 -0.0261946967 0.7318142 0.6412228 0.0022177317 0.04068657
## 7744 -0.0122082938 0.5953248 0.7607559 0.0014686715 0.03995386
## 2218 0.0437378763 0.5523674 0.8063093 0.0012646658 0.04093327
## 205 -0.0097340125 0.6537405 0.7457563 0.0017708527 0.04479311
## 6108 -0.0254834603 0.6081380 0.7257789 0.0015322915 0.03719196
## 8711 -0.0164530995 0.5743731 0.7887581 0.0013673123 0.04117919
## 3808 0.0424370750 0.6172800 0.6901984 0.0015783970 0.03436354
## 5172 -0.0072030931 0.5482537 0.8012138 0.0012458727 0.03970499
## 5252 -0.0274905831 0.5514477 0.7729394 0.0012602613 0.03641084
## 4642 0.0024618237 0.4695568 0.8581547 0.0009141423 0.03798371
## 9009 0.0115751880 0.6672626 0.6996176 0.0018444132 0.04054369
## 9299 0.0186688138 0.5038283 0.8342711 0.0010523258 0.03884491
## 7952 0.0142193628 0.6816037 0.6697766 0.0019242139 0.03871745
## 922 0.0672915058 0.9275417 0.4759320 0.0035582398 0.04164946
## 7490 -0.0028472982 0.7576018 0.5786991 0.0023758094 0.03687685
## 6882 -0.0478739583 0.5559993 0.7962268 0.0012812896 0.03996642
## 3852 -0.0315330814 0.5552382 0.7890283 0.0012777421 0.03890164
## 4166 0.0301575997 0.5494758 0.7738356 0.0012512711 0.03629352
## 1617 0.0442061774 0.9746825 0.4597569 0.0039285116 0.04391605
## 5620 0.0394255675 0.5538104 0.7960527 0.0012712215 0.03967520
## 4269 -0.0532778207 0.7210320 0.6752575 0.0021532996 0.04340851
## 676 -0.0146482155 0.4927781 0.8205258 0.0010066168 0.03550985
## 2254 -0.0263835843 0.4747767 0.8569285 0.0009345720 0.03848991
## 5965 0.0885092404 0.8061267 0.5495199 0.0026893049 0.03841064
## 4249 -0.0527469825 0.4721434 0.8562561 0.0009242327 0.03803230
## 3059 -0.0246127424 0.5685186 0.7784921 0.0013395200 0.03909950
## 5871 0.0270583067 0.5387668 0.8413410 0.0012033477 0.04457249
## 6268 0.0508053434 0.6657249 0.7028527 0.0018359556 0.04075502
## 9300 -0.0499173902 0.5843513 0.7740127 0.0014151257 0.04038689
## 1836 0.0014718868 0.6219344 0.7417799 0.0016027254 0.04061339
## 6901 0.0246977879 0.5213599 0.8223469 0.0011267651 0.03933934
## 1583 0.0400317919 0.5730964 0.7748897 0.0013611523 0.03917232
## 5169 0.0049821896 0.6116538 0.7440447 0.0015502025 0.03973094
## 1001 0.0064387893 0.5447436 0.8352105 0.0012301581 0.04436593
## 3694 -0.0091900918 0.7190468 0.6062862 0.0021405704 0.03598160
## 3064 -0.0466125316 0.5742473 0.7807332 0.0013666623 0.04007537
## 7845 -0.0228143725 0.6768973 0.6823692 0.0018978725 0.03960498
## 1187 0.0284853133 0.5325610 0.8519634 0.0011758419 0.04552914
## 6875 0.0178294521 0.6257325 0.7151635 0.0016221339 0.03788307
## 2207 0.0071783764 0.7340265 0.6039459 0.0022306404 0.03712716
## 8091 0.0310632675 0.4647958 0.8647845 0.0008957254 0.03839669
## 2925 -0.0244930507 0.5687325 0.7934717 0.0013406225 0.04114427
## 8098 0.0433711059 0.6181489 0.7106184 0.0015830198 0.03657837
## 5251 0.0003193184 0.8587234 0.4991950 0.0030504741 0.03820138
## 6002 0.0353860382 0.5641612 0.7921382 0.0013191527 0.04040060
## 474 -0.0316662724 0.4910152 0.8533227 0.0009995699 0.04009595
## 1436 0.0046674686 0.5971503 0.7941610 0.0014779249 0.04477175
## 8591 -0.0404154153 0.6652315 0.6979857 0.0018331869 0.04013959
## 7677 -0.0299342335 0.5211431 0.8341646 0.0011258866 0.04107981
## 6338 0.0702105040 0.8987589 0.5027780 0.0033415904 0.04186722
## 4245 0.0468223369 0.4916621 0.8651469 0.0010022539 0.04214629
## 2301 -0.0263682723 0.6559550 0.6746028 0.0017821918 0.03664573
## 319 0.0412688504 0.5774890 0.7581983 0.0013819822 0.03759199
## 1257 -0.0574940555 0.6293776 0.7181695 0.0016411110 0.03861567
## 6495 -0.0024315056 0.6710654 0.6618068 0.0018650962 0.03683685
## 5608 0.0235734411 0.7354758 0.6292583 0.0022398133 0.03978303
## 9462 0.0133065667 0.5406510 0.8185892 0.0012116590 0.04124444
## 5355 0.0923467509 1.2305786 0.2775787 0.0062490035 0.04412636
## 1774 0.0360763552 0.5070402 0.8415039 0.0010658168 0.04036371
## 9849 0.0411578488 0.7853567 0.5949445 0.0025533225 0.04099247
## 7909 -0.0103940896 0.6117368 0.7162328 0.0015503998 0.03651511
## 7561 0.0257396810 0.5004321 0.8410045 0.0010382186 0.03941767
## 8762 -0.0263775955 0.4531543 0.8703915 0.0008514433 0.03771854
## 9138 -0.0183872256 0.6579417 0.7249230 0.0017934928 0.04256833
## 3664 0.0630199833 0.6139363 0.7753050 0.0015620310 0.04411687
## 4403 0.0289028001 0.6076127 0.7556319 0.0015298779 0.04072182
## 2642 -0.0616186742 0.5335922 0.7996964 0.0011801299 0.03771019
## 1226 0.0474668879 0.9055588 0.4885398 0.0033919533 0.04105450
## 4951 -0.0200464944 0.5518967 0.8089783 0.0012625267 0.04125913
## 4524 -0.0715995562 0.7455536 0.6337914 0.0023016698 0.04124626
## 3819 0.0342634184 0.4941011 0.8398011 0.0010121141 0.03840933
## 1383 0.0271916018 0.7157376 0.6658115 0.0021216842 0.04176658
## 2628 -0.0186687532 0.5159634 0.7928752 0.0011034150 0.03474076
## 6445 0.0289950568 0.5723458 0.8022829 0.0013577633 0.04285406
## 8523 0.0076895196 0.5116222 0.8614951 0.0010852540 0.04428820
## 4792 -0.0473511553 -0.4573487 0.8733265 0.0008672864 0.03877861
## 3574 -0.0098489894 0.8980680 0.4876597 0.0033360538 0.04035345
## 6161 -0.0052442003 0.4879378 0.8664969 0.0009871350 0.04186105
## 5147 -0.0244732880 0.5182333 0.8235186 0.0011132991 0.03911220
## 1338 0.0463696124 0.5523951 0.8070666 0.0012647971 0.04104550
## 4139 0.0396304853 0.7827178 0.5733195 0.0025358288 0.03860466
## 8995 -0.0325340480 -0.4820969 0.8672047 0.0009636494 0.04117180
## 7654 -0.0334277238 0.5784131 0.7790481 0.0013865484 0.04034840
## [1] "Number of data points that have Cook's D > 4/n: 294"
## [1] "Number of data points that have Cook's D > 1: 0"Just trial removing all high influence points
high.cd = names(cd.full[cd.full > 4/nrow(data.train)])
data.train2 = data.train[!(rownames(data.train)) %in% high.cd,]
model.full2 = lm(formula , data.train2)
summary(model.full2)##
## Call:
## lm(formula = formula, data = data.train2)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -17.4780 -5.0724 -0.9606 4.6326 21.0505
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 8.777e+01 2.198e+00 39.933 < 2e-16 ***
## x1 -1.428e-01 1.498e-01 -0.953 0.340440
## x2 2.353e-02 9.613e-02 0.245 0.806649
## x3 -6.860e-03 2.631e-02 -0.261 0.794278
## x4 -1.678e-02 2.088e-03 -8.035 1.13e-15 ***
## x5 1.436e-01 6.840e-02 2.099 0.035878 *
## x6 -4.677e-02 1.377e-01 -0.340 0.734131
## x7 3.501e+00 1.473e-01 23.764 < 2e-16 ***
## x8 1.329e-01 3.434e-02 3.870 0.000110 ***
## x9 8.486e-01 7.573e-02 11.206 < 2e-16 ***
## x10 3.930e-01 7.144e-02 5.501 3.95e-08 ***
## x11 5.380e+07 1.702e+07 3.160 0.001585 **
## x12 -7.481e-03 4.308e-02 -0.174 0.862159
## x13 3.981e-02 1.736e-02 2.294 0.021853 *
## x14 -5.966e-02 7.476e-02 -0.798 0.424866
## x15 1.394e-02 7.115e-02 0.196 0.844677
## x16 2.440e-01 4.930e-02 4.949 7.70e-07 ***
## x17 4.239e-01 7.482e-02 5.666 1.53e-08 ***
## x19 2.323e-02 3.797e-02 0.612 0.540684
## x20 -2.429e-01 2.645e-01 -0.918 0.358431
## x21 2.732e-02 9.801e-03 2.787 0.005337 **
## x22 -1.753e-01 7.960e-02 -2.202 0.027733 *
## x23 1.038e-01 7.560e-02 1.373 0.169782
## stat1 -8.199e-02 5.686e-02 -1.442 0.149372
## stat2 -6.834e-03 5.672e-02 -0.120 0.904098
## stat3 1.387e-01 5.733e-02 2.420 0.015557 *
## stat4 -9.422e-02 5.757e-02 -1.637 0.101792
## stat5 -4.495e-02 5.734e-02 -0.784 0.433115
## stat6 -9.557e-02 5.750e-02 -1.662 0.096560 .
## stat7 -7.930e-02 5.706e-02 -1.390 0.164628
## stat8 5.594e-03 5.678e-02 0.099 0.921516
## stat9 2.753e-02 5.706e-02 0.482 0.629475
## stat10 -8.162e-02 5.673e-02 -1.439 0.150322
## stat11 -7.413e-02 5.756e-02 -1.288 0.197877
## stat12 3.124e-02 5.679e-02 0.550 0.582232
## stat13 -8.623e-02 5.688e-02 -1.516 0.129584
## stat14 -2.505e-01 5.689e-02 -4.403 1.09e-05 ***
## stat15 -1.389e-01 5.699e-02 -2.436 0.014863 *
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## stat210 -1.082e-01 5.752e-02 -1.881 0.059970 .
## stat211 -2.453e-02 5.714e-02 -0.429 0.667749
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## stat214 -1.098e-01 5.723e-02 -1.919 0.055096 .
## stat215 -8.572e-02 5.746e-02 -1.492 0.135768
## stat216 -4.015e-02 5.720e-02 -0.702 0.482703
## stat217 2.993e-02 5.743e-02 0.521 0.602270
## sqrt.x18 7.444e+00 2.175e-01 34.228 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 7.325 on 5467 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3588, Adjusted R-squared: 0.3306
## F-statistic: 12.75 on 240 and 5467 DF, p-value: < 2.2e-16cd.full2 = plot.diagnostics(model.full2, data.train2)
## Potentially influential observations of
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##
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## 343 -1.354095e-03 0.0454790899 1.617566e-02 -1.499447e-03 0.0303522998
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## 2309 -2.945960e-02 -0.0220748511 -2.500412e-02 1.666104e-02 0.0242365743
## 8601 1.688617e-02 -0.0444211526 -4.537450e-02 -4.346335e-02 0.0333384402
## 861 -5.680581e-02 0.0216980107 -3.077462e-03 4.230456e-02 -0.0100736954
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## 4222 2.252036e-02 0.0337301603 7.308634e-02 -4.698385e-02 0.0507958700
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## 2321 4.749075e-02 0.0259646261 2.737608e-02 -1.899132e-02 -0.0152676816
## 900 -4.868573e-02 -0.0324961698 -3.916812e-02 4.741937e-02 -0.0530122961
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## 1953 -0.0492404269 0.0377885312 -7.060789e-03 -0.0228550276 0.032900021
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## 9567 -0.0103358752 0.040182652 0.0373565995 -0.0371297389 -0.0148961417
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## 2000 -0.0025271037 -0.055807484 -0.0037165821 -0.0667166296 0.0410989913
## 8301 0.0245111339 0.053010466 -0.0461674691 0.0251119127 -0.0076469577
## 9754 0.0467428750 0.039933626 0.0608622767 0.0140094757 0.0390452588
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## 456 0.0448596923 0.010399661 -0.0508524855 0.0468461151 -0.0400917124
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## 5746 0.0418024176 -0.044047569 0.0047189733 0.0248880874 -0.0018741319
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## 63 -0.0058768243 0.009053099 -0.0422844231 0.0367954295 0.0339596531
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## 7633 0.0521609938 0.0380878282 0.0517859321 -0.0036530639 0.0477077415
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## 9042 2.401781e-03 0.0253518662 -5.482570e-02 -0.0501922245 -0.0433462750
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## 7657 5.028955e-02 -0.0068825045 -4.520572e-02 -0.0019356002 0.0493627724
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## 422 1.796243e-02 -0.0439183089 -1.329498e-02 0.0164253555 0.0204238369
## 6137 4.663013e-02 -0.0147801841 9.992334e-03 -0.0206333296 -0.0146314715
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## 8601 -2.598195e-02 0.0211839126 1.218689e-02 -0.0131384260 -0.0005022818
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## 947 -4.081206e-02 -0.0343119098 -1.933867e-02 0.0223883630 -0.0439799740
## 8515 5.274506e-02 -0.0497190026 -3.828898e-02 0.0150934557 -0.0203931883
## 4222 -5.293188e-02 0.0575526555 -6.123379e-03 -0.0007777611 -0.0524947388
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## 2321 4.789709e-02 -0.0365212131 -1.093050e-02 0.0554489653 -0.0609994426
## 900 -1.624072e-02 0.0309865236 5.022886e-02 -0.0328412801 -0.0076966299
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## 7344 0.0147912089 0.0134538985 0.0229377973 -0.0141332253 -0.0356104046
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## 2000 -0.0524813068 0.0201285225 -0.0529331671 0.0602865974 -0.0109797941
## 8301 -0.0114077635 0.0144821736 -0.0085671996 -0.0111594780 -0.0589332447
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## 7828 0.0598935371 -0.0400357323 0.0384645879 -0.0313559269 0.0250087207
## 789 0.0445428747 0.0510055291 0.0293210287 -0.0055744797 -0.0273821959
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## 9040 -0.0449738530 0.0395250198 0.0431271224 0.0521962825 -0.0201760669
## 8564 -0.0114797171 -0.0560941988 -0.0490085885 -0.0318285322 -0.0192585485
## 7006 0.0399402771 -0.0388896086 0.0212751588 -0.0215196926 0.0445556937
## 1244 0.0304628876 -0.0191875384 0.0025021873 -0.0601348869 0.0497839184
## 1100 -0.0585467000 -0.0443189336 -0.0323825922 -0.0154688271 0.0219614992
## 5359 -0.0165912337 -0.0497283778 0.0522512859 -0.0638731650 -0.0534559787
## 5960 -0.0646709756 -0.0287380420 -0.0444944606 -0.0155430614 -0.0048344791
## 2551 -0.0219939786 0.0422663061 0.0079524201 0.0571194936 -0.0017415730
## 7444 -0.0261051764 -0.0597976835 -0.0538762294 -0.0371376987 -0.0077856423
## 4298 0.0277785873 0.0378370009 0.0501021815 0.0232228022 0.0058623584
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## 5734 -0.0007895115 -0.0052702341 -0.0171136176 0.0239100357 0.0382293981
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## 5879 -0.0198484489 0.0231605329 -0.0545391263 0.0108356942 0.0330638487
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## 8601 -0.0475436056 0.0136477813 -0.0358067250 0.0133520445 0.0390164595
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## 4222 0.0185548487 0.0321196058 0.0576919786 -0.0350869399 0.0432580484
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## 2321 -0.0365725014 -0.0545801770 -0.0467258691 0.0232253643 -0.0602502127
## 900 0.0446145727 0.0203110949 0.0398510988 -0.0191918154 -0.0448804645
## dfb.st18 dfb.st19 dfb.st20 dfb.st21 dfb.st22
## 5773 0.013516693 4.770529e-02 0.0066247217 4.480045e-02 -2.778594e-03
## 8848 -0.029886724 4.772754e-02 -0.0202825571 -3.646922e-02 -7.480133e-03
## 5927 0.042444472 -1.976470e-02 0.0310997614 -1.620109e-02 8.895535e-03
## 7838 -0.018504721 3.968248e-02 0.0440676023 2.151972e-03 4.116386e-02
## 1788 -0.031901307 -1.626424e-02 -0.0516634378 3.139990e-02 4.520288e-02
## 6929 -0.042423512 2.613762e-02 0.0506540407 -2.853489e-02 -2.501977e-02
## 1699 -0.000977681 3.230730e-02 0.0151413999 -4.160778e-02 4.246618e-02
## 9167 -0.048137806 -4.626741e-02 -0.0527406999 -4.336758e-02 1.415098e-02
## 3026 -0.004835048 -3.496160e-02 0.0013206593 3.978087e-02 -9.651789e-03
## 9264 0.045349513 -3.517773e-02 0.0305793423 -3.580268e-02 -2.480858e-02
## 9265 0.055228976 5.658794e-02 0.0485511288 2.414008e-02 -3.742691e-02
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## 4264 0.028121999 -5.425829e-02 -0.0501060004 -2.440094e-02 -5.220499e-02
## 2321 0.029726713 -2.476823e-02 0.0194716017 1.890214e-02 -2.648990e-02
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## 5773 -3.351826e-02 -0.0251495796 -0.0428383183 -0.020285499 0.0017397998
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## 3958 4.422641e-02 0.0423184829 -0.0348848271 -0.001778563 -0.0365803479
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## 5773 5.059458e-02 0.0237946472 0.0039572332 0.0264335983 -0.0333887633
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## 8301 -3.836048e-02 -0.0149017004 0.0184044321 0.0064532387 0.0129359621
## 9754 7.323221e-03 0.0193317802 -0.0271031261 0.0250680753 -0.0071693036
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## 9633 1.930680e-03 0.0135905304 -0.0390712104 0.0489185042 0.0298797185
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## 1953 -2.752399e-02 -0.0064523274 0.0063307647 -0.0507016935 0.0118704220
## 6287 2.683157e-02 -0.0237388186 -0.0212875592 -0.0178075403 0.0069346691
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## 562 1.189754e-02 -0.0583622216 -0.0177851456 -0.0443388784 0.0493354030
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## 8010 4.728593e-02 0.0378680372 0.0153250201 0.0440543910 0.0267087291
## 9042 -6.216211e-02 -0.0345681132 -0.0180889772 -0.0219026093 0.0234709712
## 6745 2.925915e-02 0.0402342608 -0.0045025450 -0.0053909355 0.0457734979
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## 5746 5.631490e-02 -0.0020437062 -0.0084861088 -0.0372302768 -0.0033000290
## 7977 5.039260e-02 -0.0406886838 0.0087992597 -0.0226996397 0.0202131135
## 2309 -3.951931e-02 0.0191324562 0.0309210529 -0.0055081043 -0.0213487524
## 8601 -6.217773e-02 -0.0506042783 -0.0252634941 -0.0517329641 0.0029171564
## 861 -3.118596e-04 -0.0402111285 0.0323830764 -0.0317117504 0.0053422939
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## 4222 4.841755e-02 0.0064033259 0.0523715386 0.0233788130 0.0211027203
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## 4264 2.811208e-02 -0.0102335626 -0.0362829542 0.0521296755 0.0462596709
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## 900 -3.176039e-02 0.0330931412 -0.0253568120 -0.0109622688 -0.0589500451
## dfb.st38 dfb.st39 dfb.st40 dfb.st41 dfb.st42
## 5773 -0.0118577870 -0.0282639787 0.0281718344 -0.0327873724 0.0101906918
## 8848 0.0378481537 -0.0444658297 -0.0576342823 -0.0445165151 0.0125358508
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## 1788 0.0073756292 0.0072451779 0.0160118108 -0.0353303320 -0.0226081737
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## 9824 -0.0202945445 0.0150849733 0.0157988506 0.0070093872 0.0047050153
## 1128 0.0102150465 -0.0286367088 0.0301525064 -0.0238326858 0.0224996120
## 9567 -0.0354458753 0.0273396886 -0.0153168856 0.0029784210 0.0082664646
## 8125 -0.0091720098 -0.0596161902 -0.0603179105 0.0590674367 0.0006183532
## 7344 0.0204409686 0.0083243974 -0.0487043061 0.0362113119 -0.0130224539
## 5562 -0.0161249874 -0.0559373108 0.0047066143 -0.0264347728 0.0321347966
## 2000 -0.0368159309 -0.0033133312 -0.0162571041 0.0599350801 -0.0454597860
## 8301 -0.0124853291 0.0310307484 0.0322610037 0.0473331733 -0.0161613078
## 9754 -0.0117428273 0.0645622125 -0.0443562198 0.0465703365 -0.0330795678
## 675 -0.0202200350 -0.0309066620 0.0259850645 0.0352203818 0.0339150537
## 456 -0.0442308305 -0.0215349990 0.0308667139 0.0114602656 0.0191109762
## 7828 -0.0241521688 -0.0003863024 -0.0217931384 -0.0536841008 0.0391328503
## 789 0.0482475533 -0.0476037542 -0.0396724038 0.0044209794 -0.0279819206
## 7304 -0.0512569966 0.0453968142 -0.0290979625 0.0055405963 -0.0333213091
## 9040 -0.0095138490 0.0510535520 0.0379997562 -0.0490049734 0.0372435150
## 8564 0.0139895270 -0.0269235670 0.0365112766 0.0439732293 -0.0524592194
## 7006 0.0379439548 -0.0422471569 -0.0445477261 -0.0135162237 0.0152833536
## 1244 -0.0028286744 0.0449728006 0.0542622258 -0.0492688466 -0.0046709498
## 1100 -0.0125855230 0.0459709783 0.0416528721 -0.0637934709 -0.0026894753
## 5359 -0.0357133279 0.0224170958 0.0494137891 -0.0491738795 -0.0309280523
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## 2551 -0.0532487254 0.0117869791 0.0446113358 -0.0588235021 0.0110267663
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## 4264 0.0334464057 -0.0103149666 -0.0507733729 -0.0213521820 -0.0087754947
## 2321 0.0216895307 -0.0216309399 0.0385289884 0.0029444600 -0.0138077241
## 900 -0.0021081358 -0.0426651915 0.0503849272 -0.0057267418 -0.0420822275
## dfb.st43 dfb.st44 dfb.st45 dfb.st46 dfb.st47
## 5773 -0.0441353758 0.0193753418 -0.0251376758 -0.0043784638 -0.0223995026
## 8848 -0.0180641941 -0.0031183021 0.0236665669 0.0534114903 0.0473591247
## 5927 -0.0097280277 0.0069134735 -0.0443366328 -0.0177296156 0.0617406105
## 7838 0.0467752232 -0.0036723056 -0.0336947231 -0.0019193426 -0.0075121108
## 1788 0.0177566424 0.0267348841 0.0202829965 -0.0321531179 -0.0247730196
## 6929 -0.0394322720 0.0495356724 -0.0473554138 0.0208295171 -0.0008824068
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## 1673 -0.0176676812 -0.0410010500 0.0360749968 0.0640423433 0.0630847939
## 9904 -0.0084458435 0.0110146765 -0.0381855568 0.0524651807 0.0283050185
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## 1456 -0.0096647151 0.0171655638 -0.0421028754 -0.0541748659 0.0422050907
## 7634 -0.0303357520 0.0286131072 0.0224676873 0.0155907271 0.0374755947
## 7335 -0.0006369889 0.0491304189 0.0033330047 0.0107185290 0.0617005308
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## 7518 4.558246e-02 0.0451061875 0.0448272798 -0.0572873860 0.0052867344
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## 2309 3.475737e-02 -0.0499115678 -0.0286242319 0.0597093778 0.0417034664
## 8601 3.388771e-02 0.0244630290 0.0461389472 0.0233220716 0.0464463864
## 861 -3.554071e-02 0.0428163877 -0.0281971204 -0.0048846417 0.0092386476
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## 2321 -4.416687e-02 0.0139306507 0.0395820379 -0.0155760076 0.0488733542
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## dfb.st58 dfb.st59 dfb.st60 dfb.st61 dfb.st62
## 5773 -0.0076547260 4.256155e-02 -4.721879e-02 2.177756e-02 1.908056e-02
## 8848 -0.0379575551 3.456831e-02 5.150306e-02 -3.915256e-02 -4.935698e-03
## 5927 0.0184046371 -5.858092e-02 -4.263308e-02 2.726235e-02 -5.216939e-02
## 7838 -0.0329038711 -2.189044e-03 -2.113890e-02 4.050157e-02 -9.300229e-07
## 1788 -0.0027077539 4.783260e-02 -2.069094e-02 7.760210e-03 -2.421837e-02
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## 1699 0.0609481191 -2.721476e-02 1.185955e-02 -1.246361e-02 -4.269647e-02
## 9167 0.0386388228 -1.091647e-02 3.576746e-02 -4.979373e-02 -4.216525e-02
## 3026 -0.0131913619 4.603737e-02 -8.263901e-03 7.025434e-03 4.518320e-02
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## 9824 0.0414864228 2.547695e-02 -3.741037e-02 1.152727e-02 -2.721088e-03
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## 9567 -0.0302637256 -5.114738e-02 -1.695641e-02 -3.337027e-02 -2.073158e-02
## 8125 -0.0090047058 -2.078873e-02 7.409611e-02 -5.863221e-02 1.640323e-03
## 7344 -0.0134549849 7.529455e-03 -1.028650e-02 4.305207e-02 -3.516070e-02
## 5562 0.0149484865 -2.305715e-02 2.612380e-02 -3.178251e-02 7.447968e-03
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## 8301 0.0155677591 -5.325310e-02 -2.800820e-02 6.395346e-04 3.487504e-02
## 9754 -0.0216627731 -8.366199e-03 -5.735059e-02 -1.066225e-02 -5.329758e-02
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## 456 0.0295757747 -9.564762e-03 5.863583e-02 2.789387e-02 2.286901e-02
## 7828 -0.0046551408 2.564882e-02 4.245135e-02 -4.833477e-02 -3.217125e-02
## 789 0.0102186606 -2.396152e-02 1.336875e-02 1.828994e-02 -1.007812e-02
## 7304 -0.0037508711 -9.416116e-03 -3.308363e-02 3.017557e-02 -5.584261e-02
## 9040 0.0130285469 8.534678e-03 -3.299363e-02 -2.119481e-02 1.669570e-02
## 8564 -0.0305988889 -9.244188e-03 3.786270e-02 5.752281e-02 1.817780e-02
## 7006 -0.0275198040 3.297371e-02 -1.914951e-02 -1.895328e-02 -8.207847e-04
## 1244 -0.0401256354 5.400042e-02 1.491341e-02 3.279581e-02 -6.282624e-02
## 1100 0.0365818045 -4.985327e-02 -5.604847e-02 -2.328864e-03 3.284720e-02
## 5359 -0.0208120038 1.525617e-02 -1.195094e-03 4.102729e-02 -5.260225e-02
## 5960 -0.0407083253 -2.286292e-02 4.574859e-02 -5.253285e-02 -2.665825e-02
## 2551 0.0386670358 5.669799e-02 5.333185e-02 2.350376e-02 3.565611e-02
## 7444 -0.0151834819 -4.903330e-02 -5.561229e-02 3.384246e-02 -9.042462e-04
## 4298 -0.0152370070 -1.917647e-03 -5.066384e-02 -3.109472e-02 -1.496935e-02
## 2950 0.0555434284 -2.756390e-02 -3.292160e-02 -2.767607e-02 1.723839e-03
## 5734 -0.0163494969 -4.550304e-03 2.177740e-02 4.451855e-02 -7.790864e-03
## 3331 0.0431253993 -1.696346e-03 8.717848e-04 -2.154434e-03 5.737656e-02
## 4941 0.0185925529 1.168553e-02 -4.897942e-02 4.604032e-02 2.917900e-02
## 9633 0.0326758834 5.868263e-02 -4.369579e-02 -1.912702e-02 2.466433e-02
## 7659 0.0285312635 3.412046e-02 -1.737571e-02 -4.354335e-02 1.932932e-02
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## dfb.st83 dfb.st84 dfb.st85 dfb.st86 dfb.st87
## 5773 2.712925e-03 3.500265e-02 -0.0314344273 -0.0115181057 -1.236159e-02
## 8848 1.293352e-02 2.639104e-02 -0.0403320076 -0.0308185399 3.791466e-02
## 5927 -6.785371e-02 9.281962e-03 0.0415160681 -0.0132326537 6.855905e-04
## 7838 -1.376750e-03 4.089504e-02 -0.0383129809 0.0372544077 -5.172705e-02
## 1788 4.633466e-02 2.403149e-02 0.0298167272 0.0045656836 -3.452316e-02
## 6929 -3.395570e-02 9.050904e-03 0.0188428943 0.0006336442 4.413701e-03
## 1699 -5.047549e-03 3.256309e-02 -0.0491900687 0.0176320091 2.355844e-02
## 9167 -4.719468e-02 1.932968e-02 0.0419623332 -0.0671499918 -1.400716e-02
## 3026 6.854581e-03 -5.179030e-02 -0.0184967557 0.0354169956 1.605230e-02
## 9264 4.864749e-02 -6.440635e-02 -0.0373356653 0.0387260739 6.049458e-03
## 9265 7.099444e-02 7.096343e-03 -0.0235318830 -0.0385417624 -6.740550e-02
## 9824 -1.549439e-02 1.115639e-02 0.0081851342 -0.0324341814 -3.764133e-02
## 1128 1.490228e-02 -1.842012e-02 -0.0221970027 -0.0263141519 4.837843e-02
## 9567 3.181980e-02 -1.978741e-02 -0.0020162998 0.0657207362 2.956657e-02
## 8125 -6.019705e-02 -4.698350e-02 -0.0030207704 0.0419148150 1.144081e-02
## 7344 3.695830e-02 -1.722757e-02 -0.0291280531 -0.0086448624 4.840631e-02
## 5562 3.010726e-02 7.136160e-03 0.0301248039 -0.0226683632 2.363622e-02
## 2000 3.149960e-02 4.480921e-02 0.0175112825 0.0585792769 6.338982e-03
## 8301 9.917473e-03 -5.564178e-03 -0.0446305862 0.0284827046 -5.286109e-02
## 9754 5.346011e-02 5.267759e-02 -0.0208739768 0.0302795866 -1.771811e-02
## 675 -3.686458e-02 3.696443e-02 0.0553191533 -0.0314282750 -1.953842e-02
## 456 -3.460220e-03 -9.998714e-03 0.0497452357 -0.0561821321 4.087801e-02
## 7828 -1.332914e-02 -3.028377e-02 -0.0240536438 0.0400391370 3.232224e-02
## 789 4.753909e-02 -4.966037e-03 -0.0264670370 -0.0548712279 -4.977808e-02
## 7304 -4.284063e-02 -3.926681e-02 -0.0266735815 -0.0438285127 2.956217e-02
## 9040 5.154947e-02 1.245829e-02 0.0003251521 0.0518123913 4.266045e-02
## 8564 1.394290e-02 -3.759654e-02 -0.0421718162 -0.0317901324 -2.647222e-02
## 7006 -3.239746e-02 5.435008e-02 0.0491803176 -0.0221454734 1.534235e-02
## 1244 5.853987e-05 5.033103e-02 -0.0030039605 -0.0132104413 -3.667087e-02
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## 2318 -2.556754e-02 -0.0181401784 -0.0204752138 -0.0538145147 -0.0393746176
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## 1673 5.260818e-02 0.0264734204 0.0461652103 -0.0333263926 0.0609863323
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## 3377 -5.200066e-02 -0.0302263675 0.0291531196 0.0380206747 -0.0038929627
## 1456 -4.607265e-03 0.0561127337 0.0338054234 -0.0203634305 0.0428228775
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## 7335 -1.319601e-02 -0.0089046187 0.0333030408 -0.0504128600 -0.0246029487
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## 900 0.0388335932 -0.0477501452 -0.0135832939 -0.0325817168 -0.0281224357
## dfb.s108 dfb.s109 dfb.s110 dfb.s111 dfb.s112
## 5773 -2.533137e-03 -0.0306328797 0.0430888559 0.0241142265 0.0175431321
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## 5927 -5.036204e-02 -0.0139416035 -0.0050163756 0.0447014125 -0.0009704052
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## 1788 3.928932e-02 -0.0019565602 0.0333840435 -0.0444096393 -0.0237424521
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## 1128 3.620431e-02 0.0035900112 0.0409738841 -0.0233420585 0.0242593078
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## 5562 -3.155897e-02 0.0121099307 -0.0478488302 0.0123628150 0.0384268325
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## 9754 -1.990503e-03 -0.0663234663 0.0394610460 -0.0513598517 -0.0092637482
## 675 -2.096344e-02 0.0358101610 0.0286045277 -0.0300414237 -0.0394649254
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## 7828 3.522469e-02 -0.0356536134 0.0095807862 0.0240037879 0.0185738859
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## 5515 2.953577e-02 0.0450043797 -0.0266364847 0.0230716708 0.0293309724
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## dfb.s128 dfb.s129 dfb.s130 dfb.s131 dfb.s132
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## 1788 -3.506287e-02 -0.0582507036 -1.917597e-02 0.016582599 5.852365e-02
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## 7006 -4.948512e-02 -0.0391277404 -3.313178e-02 0.025151690 1.657700e-02
## 1244 -5.107300e-02 0.0301759080 5.415875e-02 0.012569145 1.278642e-02
## 1100 5.573538e-02 -0.0030628454 -1.657222e-02 -0.035732487 4.364794e-02
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## 7444 3.840515e-02 -0.0281778996 1.942223e-02 -0.001670482 -1.006168e-02
## 4298 -2.764336e-02 -0.0163247027 6.439678e-02 -0.052711838 1.447763e-02
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## 6182 -0.0188586558 0.004450172 0.0337906961 -0.0478856160 0.0371334081
## 1409 0.0268182723 0.005650850 -0.0165288000 0.0039547336 -0.0434090984
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## 7977 -0.0232148154 -0.018639362 0.0462240837 -0.0353234950 -0.0050803467
## 2309 -0.0060547722 -0.016575476 0.0050679874 -0.0111851296 -0.0366724827
## 8601 -0.0657331057 0.055383925 -0.0115345028 -0.0460493782 -0.0002105270
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## 5773 -1.697531e-02 -0.0468771534 4.084715e-02 -0.0069967501 -0.0459626695
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## 8631 -1.293910e-02 -0.0073752116 -2.345923e-02 -0.0325673044 0.0163008169
## 5413 2.886959e-02 0.0148525770 2.004501e-02 -0.0423772363 -0.0099218065
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## 259 -2.211080e-02 0.0263769707 4.970726e-02 -0.0363265888 -0.0138267059
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## 2481 -0.0252558450 -3.687073e-02 1.853831e-02 0.0331217853 0.0508988063
## 488 0.0309487863 -3.374606e-02 -4.877102e-02 -0.0122579190 -0.0338696262
## 7549 0.0605782741 5.383474e-02 1.818665e-02 0.0257680217 0.0116697627
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## dfb.s148 dfb.s149 dfb.s150 dfb.s151 dfb.s152
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## 7659 -5.523266e-02 0.002640006 -0.0364876308 -9.641179e-03 0.0198540023
## 199 -4.376332e-02 0.014808978 -0.0021873348 1.240029e-02 -0.0104032836
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## 4469 -3.852678e-02 -0.046812920 0.0206632971 4.504120e-02 -0.0527829074
## 562 -1.577523e-03 -0.055217948 0.0363149440 3.520286e-02 0.0291472904
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## 5773 -4.684480e-02 2.543893e-02 -0.0484310479 0.0490624371 -1.833023e-02
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## 6182 1.266643e-02 -3.770107e-02 -0.0456403974 0.0442376052 -2.008385e-02
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## dfb.s163 dfb.s164 dfb.s165 dfb.s166 dfb.s167
## 5773 -3.147847e-02 -8.520008e-03 -7.453053e-05 0.0204607964 -0.0304732112
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## 3302 1.026804e-02 -8.565471e-03 -4.722723e-02 0.0452007265 0.0315668670
## 8010 1.770166e-02 4.610923e-03 3.144177e-02 -0.0560632932 -0.0419079305
## 9042 6.556269e-02 1.494462e-02 9.633896e-03 0.0526431269 -0.0474943923
## 6745 7.638565e-03 -3.007866e-02 1.552314e-02 0.0625280230 -0.0098463096
## 7119 4.499266e-02 -5.846707e-03 3.181967e-02 -0.0228483822 -0.0235762069
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## 7657 4.451896e-02 -1.318770e-02 -6.390426e-02 0.0267289955 0.0461325616
## 7777 2.525373e-02 5.221410e-02 4.080080e-02 0.0568995497 -0.0046680113
## 422 -4.937857e-02 -3.624607e-02 3.769432e-03 -0.0140911299 0.0017192562
## 6137 3.667997e-02 -6.083392e-02 -1.819608e-03 -0.0359199315 -0.0425165187
## 1203 -4.188280e-02 -3.564465e-02 5.491614e-02 0.0450178662 -0.0132955941
## 6749 -2.380228e-02 4.929618e-02 -2.901388e-02 -0.0520584125 0.0041197471
## 343 -4.924901e-02 -3.829445e-02 4.301893e-02 0.0478070726 -0.0133026347
## 543 2.230351e-02 2.313905e-02 -6.591745e-03 -0.0006338406 -0.0286606588
## 7518 -5.931071e-02 2.786501e-02 5.425124e-02 -0.0432986417 -0.0595458039
## 3227 1.833462e-02 -1.725913e-02 -1.009715e-02 0.0485934540 -0.0322717153
## 7769 -4.346483e-02 2.148070e-02 1.730956e-02 -0.0216386308 0.0389364227
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## 6315 1.224189e-02 5.611307e-02 4.384151e-02 0.0010520051 0.0276214864
## 2481 -1.325098e-02 3.700220e-02 -3.632832e-02 0.0275559581 -0.0421579148
## 488 3.730254e-02 4.539196e-02 3.689609e-02 0.0321040275 -0.0634691608
## 7549 -2.742946e-03 2.777839e-02 5.443652e-02 0.0514314900 0.0511322418
## 4743 3.562125e-02 -4.985080e-02 -1.143045e-02 0.0257359982 0.0595381806
## 2358 1.052169e-02 1.185507e-02 -3.810622e-03 0.0171794485 -0.0472486973
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## 1758 -2.747415e-02 3.435187e-03 6.191386e-02 -0.0086853357 0.0049352821
## 4539 -2.679167e-02 4.827342e-03 5.842126e-02 -0.0335424033 0.0330203557
## 8930 1.047226e-02 -1.313517e-02 -3.927101e-02 -0.0530402692 -0.0196417364
## 754 -7.240356e-03 -5.398878e-02 -3.628134e-04 0.0110598623 -0.0296729926
## 3958 -6.221531e-02 -4.383158e-02 -1.985998e-02 -0.0026288190 0.0618401654
## 4073 2.615812e-02 -1.586088e-03 3.255439e-02 0.0392845715 -0.0119351050
## 7633 -2.174586e-02 -2.055335e-02 3.806737e-02 -0.0068659330 0.0632332299
## 5879 -4.600485e-02 -4.880650e-02 3.133697e-02 -0.0611454804 -0.0077951172
## 8631 5.771947e-02 -4.212573e-02 1.765484e-02 -0.0311198688 -0.0121431775
## 5413 6.586626e-02 3.129756e-02 5.738123e-02 -0.0425303221 0.0709593204
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## 189 2.966659e-02 -1.649140e-02 -2.568106e-02 0.0216244297 0.0427236200
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## 5960 -0.0103241493 0.0175925358 0.0448857813 -0.0048723421 -0.0549698044
## 2551 0.0163416977 -0.0295560717 0.0406150064 -0.0672399121 0.0485144809
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## 9633 0.0173843652 -0.0013917691 -0.0432722405 0.0349615338 0.0432841426
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## dfb.s178 dfb.s179 dfb.s180 dfb.s181 dfb.s182
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## 9265 -0.0265048924 0.0299143421 -0.0206882584 -0.0185704135 -0.0291743820
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## 8125 0.0291293083 -0.0043367269 -0.0128205173 -0.0378916326 -0.0277419812
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## 1409 0.0473768392 0.0051930740 0.0030975911 -0.0111674420 0.0169697759
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## 7742 -0.0441727926 -0.0640917032 0.0073917861 0.0187402315 -0.0114170200
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## 7977 -0.0179198665 -0.0393557779 -0.0269308177 -0.0123610470 0.0044372282
## 2309 -0.0585259172 -0.0282263922 -0.0271825398 0.0502832867 0.0343810604
## 8601 0.0232310573 0.0437552949 -0.0094014965 -0.0072291299 0.0357777352
## 861 -0.0034485191 0.0008940437 0.0374765638 0.0536632559 0.0223215014
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## dfb.s188 dfb.s189 dfb.s190 dfb.s191 dfb.s192
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## 488 1.259380e-02 -0.0314187402 -0.0210260278 -0.0076461183 0.0381075989
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## 4492 1.001970e-02 0.0221635101 0.0425069537 -0.0260309779 -0.0344437121
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## dfb.s193 dfb.s194 dfb.s195 dfb.s196 dfb.s197
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## 9633 -5.389513e-02 -0.0032731503 -0.0168843329 -3.143181e-02 -0.0699678114
## 7659 -4.091443e-02 -0.0375251234 -0.0471202374 -1.164227e-02 0.0382000346
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## 8538 5.043648e-02 -0.0554580225 -0.0056621198 -1.410483e-02 0.0020058796
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## 4469 -5.726438e-03 -0.0225878108 -0.0424487322 -2.487124e-02 -0.0271833458
## 562 -3.370011e-02 -0.0171461542 -0.0299025185 -5.097697e-02 0.0074094062
## 350 1.096438e-02 -0.0024253164 0.0143431646 7.046356e-02 0.0360476524
## 3302 3.916439e-02 -0.0233042483 0.0091581305 3.440557e-02 0.0170966963
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## 1128 4.646876e-02 3.019859e-02 0.019566771 0.0446836047 -0.0149955478
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## 9754 -1.341979e-02 -4.695147e-03 0.060124438 0.0552127783 0.0691553705
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## 7828 9.282644e-03 1.119889e-02 0.022408768 -0.0546039154 0.0398478330
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## 1244 -1.629060e-02 2.793318e-02 -0.030637673 0.0009670014 0.0030272171
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## 5359 -2.221975e-02 4.446243e-03 0.013387812 0.0157036529 -0.0519830410
## 5960 -2.968023e-02 2.138664e-02 -0.056666925 0.0178263136 -0.0062420804
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## 4743 5.707030e-02 -5.741787e-03 -0.010641453 -0.0219055399 0.0263535007
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## 4539 -1.165073e-02 -4.715678e-03 0.042575156 -0.0444569135 0.0122827114
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## 1804 -4.475286e-02 4.175596e-02 -0.001274449 -0.0399185972 -0.0265640575
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## 4661 -5.786188e-02 1.261833e-02 0.056973545 -0.0338350219 -0.0467126358
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## 2113 6.016821e-03 -4.685812e-03 -0.058232552 -0.0463766252 -0.0205877345
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## 8139 3.010868e-02 1.372716e-03 0.014238337 -0.0013804072 0.0200799658
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## 3377 3.398718e-02 5.310770e-02 0.026783972 0.0012049703 -0.0133021295
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## 1409 4.787600e-02 1.316131e-02 0.029829483 -0.0171815164 0.0080571964
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## 7742 4.655874e-02 4.937199e-02 -0.028430601 0.0343924564 0.0322716661
## 5746 2.477222e-02 2.708565e-03 0.026243281 -0.0545607208 0.0366031553
## 7977 -4.946700e-02 8.740070e-03 -0.002953868 0.0224126607 0.0120306510
## 2309 -2.018313e-02 -3.663288e-02 0.039267130 -0.0457035812 -0.0270432454
## 8601 1.853944e-02 -6.492401e-03 0.022019399 0.0013218345 -0.0253815110
## 861 2.803332e-02 2.026620e-02 0.039226626 -0.0540035788 0.0508904812
## 63 1.361897e-02 7.278606e-03 -0.006860779 0.0329594535 -0.0148579556
## 947 5.079634e-02 -4.157091e-02 0.036867485 -0.0566104972 0.0399363279
## 8515 3.401139e-02 -1.038928e-02 -0.049803684 -0.0258406536 0.0039101219
## 4222 -3.094183e-02 -1.706535e-02 0.035508909 0.0552583312 -0.0599236898
## 6399 1.180014e-02 5.027480e-02 0.024716479 -0.0392240533 -0.0075414690
## 5515 -4.425596e-02 -1.350963e-02 0.026475460 -0.0158908503 0.0593399910
## 4264 -2.805680e-02 7.652222e-03 0.047334174 0.0216418374 -0.0505855866
## 2321 4.330244e-02 -3.785130e-02 0.018677898 -0.0510522287 -0.0026877340
## 900 -4.029915e-02 -1.405803e-02 -0.015313371 -0.0641051133 0.0554064111
## dfb.s203 dfb.s204 dfb.s205 dfb.s206 dfb.s207
## 5773 -0.0431010618 -0.0463838492 0.0266925331 -0.0433931287 -0.031305362
## 8848 -0.0278220414 0.0328854229 0.0061071046 0.0279482355 0.014276898
## 5927 0.0555708967 -0.0479749509 -0.0490456512 0.0564513352 -0.042344424
## 7838 0.0196527573 -0.0240830668 -0.0166809698 0.0218331853 -0.045209613
## 1788 0.0060925608 0.0111471266 0.0418059155 -0.0054118840 0.040555368
## 6929 0.0350076836 -0.0078921866 0.0536779224 0.0070779238 -0.007015713
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## 7634 -0.0423484583 -0.0089720960 0.0469215940 -0.0314397123 0.042850455
## 7335 -0.0192182705 0.0293815846 0.0228400083 0.0356564512 -0.040355313
## 6182 0.0624780559 -0.0283126286 -0.0609381188 0.0437367614 0.015327898
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## 8631 -0.0072409873 1.433639e-02 -0.0000344041 0.0230511169 -0.0251374689
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## 189 -0.0573963122 -5.537725e-02 -0.0455862794 0.0363128542 -0.0224609232
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## 3194 -0.0009766133 -1.957318e-02 0.0190836370 0.0360594339 0.0234158967
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## 350 -0.0632681231 0.5482944 0.8125733 0.0012461131 0.04290626
## 3302 -0.0164814405 0.4646046 0.8546207 0.0008949461 0.03811743
## 8010 -0.0755236273 0.5107575 0.8414854 0.0010814924 0.04235101
## 9042 0.0032672850 0.5275330 0.8444183 0.0011537037 0.04514399
## 6745 0.0375833938 0.5493411 0.8460671 0.0012510548 0.04849027
## 7119 0.0052026850 0.5171431 0.8413380 0.0011086987 0.04320122
## 8008 0.0166592552 0.5097972 0.8530402 0.0010774823 0.04411653
## 4170 0.0237982833 0.4667941 0.8665380 0.0009034441 0.04032971
## 7657 0.0244882082 0.5656332 0.8096489 0.0013261411 0.04473883
## 7777 0.0054057387 0.4969987 0.8530042 0.0010240687 0.04232101
## 422 0.0616936536 0.5320458 0.8233750 0.0011734181 0.04239494
## 6137 -0.0615854963 0.4875864 0.8569019 0.0009856691 0.04165125
## 1203 0.0248622684 0.4970846 0.8374496 0.0010243552 0.03987587
## 6749 -0.0081674765 0.5460769 0.7955025 0.0012359600 0.04017936
## 343 0.0088874678 0.5165377 0.8366967 0.0011060829 0.04237823
## 543 -0.0390486424 0.5639403 0.8008583 0.0013181639 0.04320528
## 7518 -0.0175069477 0.6207152 0.7699991 0.0015966582 0.04594563
## 3227 -0.0305134904 0.5188881 0.8537228 0.0011162499 0.04551516
## 7769 0.0307049614 0.5102607 0.8271143 0.0010793229 0.04007749
## 9592 0.0301097671 0.5168594 0.8407094 0.0011074797 0.04306098
## 6315 -0.0022209241 0.5879280 0.7620894 0.0014324071 0.04085884
## 2481 -0.0046633331 0.5222111 0.8298797 0.0011304770 0.04208052
## 488 -0.0306120001 0.5197088 0.8501518 0.0011197667 0.04501844
## 7549 -0.0329796507 0.5533941 0.8229323 0.0012694556 0.04517868
## 4743 0.0435456991 0.4887030 0.8498579 0.0009901593 0.04066562
## 2358 -0.0590212684 0.5720058 0.8109781 0.0013561938 0.04578530
## 4492 0.0490184331 0.5179807 0.8296847 0.0011122368 0.04148572
## 1758 -0.0058901126 0.4950524 0.8529025 0.0010160645 0.04203366
## 4539 -0.0090219155 0.4846938 0.8481276 0.0009739748 0.03984532
## 8930 0.0036165458 0.4698832 0.8614367 0.0009154203 0.03992424
## 754 -0.0072750704 0.4783855 0.8528368 0.0009488096 0.03972236
## 3958 -0.0451585727 0.6040445 0.7451355 0.0015118751 0.04061213
## 4073 -0.0327512241 0.4962779 0.8488232 0.0010210830 0.04154100
## 7633 -0.0434181838 0.5069532 0.8576243 0.0010655160 0.04449816
## 5879 -0.0303102457 0.5276865 0.8290027 0.0011542991 0.04267825
## 8631 -0.0002401734 0.5391815 0.7881641 0.0012049067 0.03834616
## 5413 0.0406320439 0.5668384 0.7795186 0.0013316127 0.04059167
## 1804 -0.0111384583 0.5164593 0.8515183 0.0011058161 0.04479437
## 189 -0.0084893678 0.5088285 0.8533876 0.0010733933 0.04403923
## 9744 -0.0036164391 0.4937571 0.8541516 0.0010107604 0.04205863
## 8190 -0.0390262836 0.5104581 0.8325766 0.0010801840 0.04092273
## 3194 -0.0119271755 0.5353557 0.7970989 0.0011879206 0.03905739
## 6507 0.0115520610 0.4617453 0.8648559 0.0008840036 0.03934457
## 8738 0.0277681046 0.5129014 0.8450335 0.0010906056 0.04321790
## 4661 0.0334154566 0.5539252 0.8284840 0.0012719236 0.04614433
## 6573 -0.0147494312 0.4970344 0.8340148 0.0010241333 0.03935387
## 2113 -0.0068270838 0.5097613 0.8309000 0.0010772295 0.04057619
## 3954 0.0415816286 0.4940218 0.8469041 0.0010118136 0.04092547
## 259 0.0392701731 0.5179385 0.8316785 0.0011120654 0.04178547
## 9715 0.0471232196 0.5271180 0.8162270 0.0011517492 0.04068542
## 8600 -0.0443057801 0.5627893 0.7978019 0.0013127712 0.04261497
## 2174 0.0452758406 0.5755759 0.7942678 0.0013730696 0.04373762
## 2522 0.0025838309 0.4834580 0.8584837 0.0009690573 0.04133534
## 841 -0.0240014631 0.5065377 0.8608567 0.0010637844 0.04500088
## 4480 -0.0425600968 -0.5021921 0.8498856 0.0010455654 0.04253017
## 9291 0.0148093533 0.5365704 0.8429720 0.0011935576 0.04615960
## 2318 -0.0367218879 -0.4758980 0.8422990 0.0009389274 0.03777638
## 937 -0.0315871853 -0.4787866 0.8548628 0.0009504091 0.04009925
## 8139 0.0037454534 0.4957807 0.8596830 0.0010190840 0.04326883
## 1673 -0.0201435164 0.5043240 0.8219730 0.0010543339 0.03855883
## 9904 0.0224658092 0.5591749 0.7964403 0.0012959580 0.04196083
## 3377 0.0226542125 0.4962456 0.8392515 0.0010209085 0.04003739
## 1456 -0.0020304537 0.5142677 0.8442804 0.0010964194 0.04328346
## 7634 0.0205759694 0.4979540 0.8518397 0.0010280034 0.04226244
## 7335 0.0412743491 0.5129590 0.8284004 0.0010907726 0.04062484
## 6182 0.0227141260 0.5703021 0.8149635 0.0013481525 0.04618371
## 1409 -0.0487927105 -0.5047792 0.8388017 0.0010563149 0.04111696
## 6877 -0.0015651581 0.5019691 0.8594688 0.0010446786 0.04410900
## 7742 -0.0502651163 0.5026571 0.8455195 0.0010474834 0.04188729
## 5746 -0.0365145009 0.5632838 0.7953039 0.0013150638 0.04232091
## 7977 -0.0198993256 0.5115099 0.8300528 0.0010846275 0.04068084
## 2309 -0.0039940852 0.4921937 0.8341065 0.0010042852 0.03872733
## 8601 -0.0287201108 0.5160351 0.8138728 0.0011038213 0.03892227
## 861 -0.0390738551 -0.4729383 0.8656729 0.0009273771 0.04105228
## 63 0.0137143925 0.5574446 0.8196916 0.0012880856 0.04520991
## 947 0.0054355418 0.5325427 0.8306389 0.0011756477 0.04358790
## 8515 -0.0399948100 -0.5076195 0.8510104 0.0010682890 0.04347080
## 4222 -0.0239685686 0.5821864 0.7830747 0.0014047120 0.04297801
## 6399 0.0553974208 0.4748188 0.8607075 0.0009347468 0.04049380
## 5515 -0.0510928106 0.5899164 0.7904460 0.0014423049 0.04501366
## 4264 0.0502844662 0.5466276 0.8564745 0.0012387807 0.04997986
## 2321 -0.0167833184 0.4715337 0.8467981 0.0009218053 0.03786367
## 900 0.0230968684 0.5449019 0.7838898 0.0012305806 0.03848860
## [1] "Number of data points that have Cook's D > 4/n: 327"
## [1] "Number of data points that have Cook's D > 1: 0"# much more normal residuals than before.
# See if you can check the distribution (boxplots) of the high leverage points and the other pointsmodel.null = lm(grand.mean.formula, data.train)
summary(model.null)##
## Call:
## lm(formula = grand.mean.formula, data = data.train)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -29.420 -7.221 -1.420 5.739 68.394
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 125.3323 0.1401 894.3 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 10.86 on 6001 degrees of freedomplot.diagnostics(model.null, data.train)
## hat values (leverages) are all = 0.0001666111
## and there are no factor predictors; no plot no. 5
## Potentially influential observations of
## lm(formula = grand.mean.formula, data = data.train) :
##
## dfb.1_ dffit cov.r cook.d hat
## 5927 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 1091 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 1622 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 6900 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 1699 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2177 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 586 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 8315 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 4384 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 166 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 4232 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 4186 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 7097 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 6898 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 6890 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 441 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 8347 0.07 0.07_* 1.00_* 0.00 0.00
## 7 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2518 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 8854 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 6295 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 8125 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 3373 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 3418 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 7421 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 4326 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 1274 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 662 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 1997 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 9754 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 4146 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 5766 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 675 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 8604 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 3584 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 370 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 8564 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 6560 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 4243 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 6767 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 5740 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 5960 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2946 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 1138 0.06 0.06_* 1.00_* 0.00 0.00
## 5952 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 2926 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 4874 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 7932 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2915 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 1810 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 5545 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 5518 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 5859 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2871 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 3938 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 6267 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 8512 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 1642 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2727 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 7674 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 9646 0.04 0.04 1.00_* 0.00 0.00
## 9954 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 762 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 2741 0.05 0.05_* 1.00_* 0.00 0.00
## 400 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 389 -0.03 -0.03 1.00_* 0.00 0.00
## 7183 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
## 234 0.04 0.04_* 1.00_* 0.00 0.00
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## 1760 0.03 0.03 1.00_* 0.00 0.00
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## 5545 0.04640203 0.04640203 0.9981837 0.0021488797 0.0001666111
## 5518 0.02947179 0.02947179 0.9994651 0.0008679772 0.0001666111
## 5859 0.03176829 0.03176829 0.9993246 0.0010083748 0.0001666111
## 2871 -0.03179452 -0.03179452 0.9993230 0.0010100389 0.0001666111
## 3938 0.04484659 0.04484659 0.9983252 0.0020075140 0.0001666111
## 6267 0.03350818 0.03350818 0.9992112 0.0011217257 0.0001666111
## 8512 0.05322353 0.05322353 0.9975072 0.0028252115 0.0001666111
## 1642 0.03197373 0.03197373 0.9993115 0.0010214456 0.0001666111
## 2727 0.03020216 0.03020216 0.9994215 0.0009114907 0.0001666111
## 7674 0.03804341 0.03804341 0.9988874 0.0014454496 0.0001666111
## 9646 0.03533165 0.03533165 0.9990859 0.0012469768 0.0001666111
## 9954 0.04401674 0.04401674 0.9983986 0.0019340485 0.0001666111
## 762 0.02940116 0.02940116 0.9994692 0.0008638252 0.0001666111
## 2741 0.04995970 0.04995970 0.9978423 0.0024901714 0.0001666111
## 400 0.03126156 0.03126156 0.9993565 0.0009764936 0.0001666111
## 389 -0.03019099 -0.03019099 0.9994222 0.0009108177 0.0001666111
## 7183 0.03961464 0.03961464 0.9987657 0.0015671216 0.0001666111
## 234 0.03919331 0.03919331 0.9987988 0.0015340147 0.0001666111
## 8636 0.03795322 0.03795322 0.9988942 0.0014386147 0.0001666111
## 1760 0.02955689 0.02955689 0.9994600 0.0008729928 0.0001666111
## 7903 0.03485437 0.03485437 0.9991194 0.0012135548 0.0001666111
## 6939 0.03065893 0.03065893 0.9993938 0.0009392437 0.0001666111
## 68 0.03708582 0.03708582 0.9989592 0.0013736975 0.0001666111
## 269 0.03613390 0.03613390 0.9990287 0.0013041735 0.0001666111
## 805 0.04258705 0.04258705 0.9985221 0.0018106747 0.0001666111
## 5989 0.04004471 0.04004471 0.9987315 0.0016012778 0.0001666111
## 8675 0.02891856 0.02891856 0.9994973 0.0008357233 0.0001666111
## 9221 0.03420710 0.03420710 0.9991640 0.0011689528 0.0001666111
## 1667 -0.02976802 -0.02976802 0.9994475 0.0008854981 0.0001666111
## 9981 -0.02934728 -0.02934728 0.9994724 0.0008606651 0.0001666111
## 8326 0.03190281 0.03190281 0.9993161 0.0010169239 0.0001666111
## 3593 0.03932882 0.03932882 0.9987882 0.0015446240 0.0001666111
## 2445 0.03600282 0.03600282 0.9990382 0.0012947408 0.0001666111
## 213 0.04009939 0.04009939 0.9987272 0.0016056470 0.0001666111
## 557 0.05514450 0.05514450 0.9973001 0.0030322004 0.0001666111
## 9079 0.03910665 0.03910665 0.9988056 0.0015272487 0.0001666111
## 7197 -0.02933284 -0.02933284 0.9994732 0.0008598189 0.0001666111
## 343 0.03272182 0.03272182 0.9992632 0.0010697503 0.0001666111
## 5371 0.03312931 0.03312931 0.9992364 0.0010965303 0.0001666111
## 1562 0.02914981 0.02914981 0.9994839 0.0008491317 0.0001666111
## 1387 0.03018835 0.03018835 0.9994224 0.0009106585 0.0001666111
## 6883 0.06611774 0.06611774 0.9959786 0.0043532501 0.0001666111
## 3867 0.03730941 0.03730941 0.9989426 0.0013902882 0.0001666111
## 5286 0.03650456 0.03650456 0.9990019 0.0013310312 0.0001666111
## 5974 0.04812936 0.04812936 0.9980211 0.0023114665 0.0001666111
## 8678 0.04315555 0.04315555 0.9984735 0.0018592488 0.0001666111
## 4743 0.02899470 0.02899470 0.9994929 0.0008401264 0.0001666111
## 4423 0.03206551 0.03206551 0.9993057 0.0010273121 0.0001666111
## 9998 0.04654952 0.04654952 0.9981701 0.0021625323 0.0001666111
## 2569 0.03293477 0.03293477 0.9992493 0.0010837044 0.0001666111
## 7578 0.03171220 0.03171220 0.9993282 0.0010048207 0.0001666111
## 6538 0.03243292 0.03243292 0.9992820 0.0010509638 0.0001666111
## 229 0.04089944 0.04089944 0.9986625 0.0016702482 0.0001666111
## 672 0.06579833 0.06579833 0.9960204 0.0043114721 0.0001666111
## 4049 0.04252164 0.04252164 0.9985276 0.0018051272 0.0001666111
## 1466 0.03596449 0.03596449 0.9990409 0.0012919884 0.0001666111
## 3834 0.03860320 0.03860320 0.9988446 0.0014882371 0.0001666111
## 7203 0.04326565 0.04326565 0.9984640 0.0018687299 0.0001666111
## 5442 0.07348354 0.07348354 0.9949598 0.0053717187 0.0001666111
## 1477 0.03260578 0.03260578 0.9992708 0.0010621844 0.0001666111
## 9364 0.03789799 0.03789799 0.9988984 0.0014344365 0.0001666111
## 1686 -0.03094920 -0.03094920 0.9993759 0.0009570959 0.0001666111
## 8143 0.03350401 0.03350401 0.9992115 0.0011214469 0.0001666111
## 3011 -0.03265056 -0.03265056 0.9992679 0.0010651014 0.0001666111
## 1894 0.03391687 0.03391687 0.9991837 0.0011492236 0.0001666111
## 7204 0.06043717 0.06043717 0.9966922 0.0036399623 0.0001666111
## 4730 0.02918864 0.02918864 0.9994817 0.0008513933 0.0001666111
## 4741 0.04554808 0.04554808 0.9982620 0.0020706767 0.0001666111
## 1041 0.04291922 0.04291922 0.9984937 0.0018389788 0.0001666111
## 8807 0.08158574 0.08158574 0.9937178 0.0066133152 0.0001666111
## 9787 0.03314673 0.03314673 0.9992353 0.0010976828 0.0001666111
## 4494 0.04649010 0.04649010 0.9981756 0.0021570272 0.0001666111
## 7744 0.03156712 0.03156712 0.9993373 0.0009956566 0.0001666111
## 2218 0.03651360 0.03651360 0.9990012 0.0013316895 0.0001666111
## 205 0.03608005 0.03608005 0.9990326 0.0013002941 0.0001666111
## 6108 0.04055722 0.04055722 0.9986903 0.0016424597 0.0001666111
## 6337 0.02978907 0.02978907 0.9994463 0.0008867496 0.0001666111
## 8711 0.02974532 0.02974532 0.9994489 0.0008841492 0.0001666111
## 3808 0.04341866 0.04341866 0.9984508 0.0018819458 0.0001666111
## 5172 0.03293173 0.03293173 0.9992495 0.0010835042 0.0001666111
## 9378 0.03028255 0.03028255 0.9994167 0.0009163451 0.0001666111
## 7452 -0.03031445 -0.03031445 0.9994148 0.0009182753 0.0001666111
## 5252 0.03066503 0.03066503 0.9993934 0.0009396173 0.0001666111
## 9009 0.03419272 0.03419272 0.9991650 0.0011679714 0.0001666111
## 9299 0.02978210 0.02978210 0.9994467 0.0008863349 0.0001666111
## 7952 0.03798347 0.03798347 0.9988919 0.0014409052 0.0001666111
## 922 0.05374165 0.05374165 0.9974520 0.0028803264 0.0001666111
## 7490 0.05277327 0.05277327 0.9975547 0.0027777443 0.0001666111
## 6882 0.03173074 0.03173074 0.9993270 0.0010059945 0.0001666111
## 4166 0.04101340 0.04101340 0.9986532 0.0016795533 0.0001666111
## 1617 0.05718001 0.05718001 0.9970728 0.0032594400 0.0001666111
## 5620 0.03741590 0.03741590 0.9989346 0.0013982249 0.0001666111
## 259 0.03283252 0.03283252 0.9992560 0.0010769927 0.0001666111
## 4269 0.03195391 0.03195391 0.9993128 0.0010201806 0.0001666111
## 676 0.03141637 0.03141637 0.9993468 0.0009861790 0.0001666111
## 2254 0.03199443 0.03199443 0.9993102 0.0010227669 0.0001666111
## 5965 0.05670361 0.05670361 0.9971267 0.0032055266 0.0001666111
## 3059 0.03193885 0.03193885 0.9993138 0.0010192204 0.0001666111
## 5871 0.03297694 0.03297694 0.9992465 0.0010864784 0.0001666111
## 6268 0.04933341 0.04933341 0.9979042 0.0024282797 0.0001666111
## 9982 -0.02933123 -0.02933123 0.9994733 0.0008597249 0.0001666111
## 9300 0.03374909 0.03374909 0.9991951 0.0011378948 0.0001666111
## 1836 0.03416751 0.03416751 0.9991667 0.0011662515 0.0001666111
## 6901 0.03862394 0.03862394 0.9988430 0.0014898344 0.0001666111
## 2174 0.02927408 0.02927408 0.9994767 0.0008563808 0.0001666111
## 1583 0.03347030 0.03347030 0.9992138 0.0011191938 0.0001666111
## 5169 0.03616649 0.03616649 0.9990264 0.0013065237 0.0001666111
## 1001 0.02907151 0.02907151 0.9994885 0.0008445799 0.0001666111
## 3694 0.04602068 0.04602068 0.9982188 0.0021137788 0.0001666111
## 7845 0.03736721 0.03736721 0.9989383 0.0013945939 0.0001666111
## 1187 0.03121045 0.03121045 0.9993597 0.0009733065 0.0001666111
## 6875 0.03454181 0.03454181 0.9991410 0.0011919128 0.0001666111
## 2207 0.04330499 0.04330499 0.9984606 0.0018721231 0.0001666111
## 8091 0.02927702 0.02927702 0.9994765 0.0008565524 0.0001666111
## 6480 0.03401574 0.03401574 0.9991770 0.0011559259 0.0001666111
## 5236 0.03008468 0.03008468 0.9994286 0.0009044203 0.0001666111
## 8098 0.04407028 0.04407028 0.9983939 0.0019387477 0.0001666111
## 5251 0.05688606 0.05688606 0.9971061 0.0032261211 0.0001666111
## 1945 0.03530598 0.03530598 0.9990878 0.0012451678 0.0001666111
## 6002 0.04099806 0.04099806 0.9986545 0.0016782996 0.0001666111
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## 740 0.03315476 0.03315476 0.9992348 0.0010982141 0.0001666111
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## (axis 2)
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## [1] "Number of data points that have Cook's D > 1: 0"## 3177 7827 9760 9956 8938
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## 5.929026e-05 1.577516e-05 6.286146e-06 4.787153e-05 1.148846e-04
## 6995 3178 7125 5076 6151
## 3.541207e-04 1.114220e-05 9.910780e-05 3.073772e-05 1.292178e-05
## 8333 6317 8914 7107 6117
## 1.110936e-04 2.903997e-04 4.073038e-05 4.584689e-05 1.847571e-05
## 7829 6065 2320 4001 3187
## 6.476840e-05 7.473959e-05 7.820848e-05 9.170793e-05 2.366060e-04
## 1383 4604 9321 6488 107
## 2.140277e-03 1.471351e-04 5.874112e-05 2.670110e-05 6.117431e-05
## 466 6128 4827 7798 670
## 5.204656e-05 6.515349e-05 4.583268e-04 2.003981e-05 2.502316e-05
## 2012 8273 7234 4344 153
## 3.359141e-06 5.283913e-04 4.067105e-04 3.260883e-04 7.256193e-05
## 4458 578 4853 2869 8257
## 3.371655e-04 5.116800e-05 3.508159e-05 5.062945e-05 8.070833e-05
## 3475 8612 2628 8735 8856
## 3.166835e-07 8.118948e-04 5.956204e-04 2.138908e-05 4.458194e-06
## 6243 1816 726 1396 9035
## 7.634752e-05 1.700981e-05 8.372017e-06 9.134049e-05 1.506843e-05
## 2657 4845 4719 6445 9558
## 4.804374e-05 1.166211e-04 1.289065e-04 1.336901e-03 9.423771e-05
## 8623 6668 2817 378 7500
## 6.095823e-05 3.805326e-05 9.923133e-05 3.568487e-05 4.074344e-05
## 6731 7917 4067 2482 8869
## 9.686421e-05 2.277915e-04 1.451251e-07 1.642235e-05 9.235247e-06
## 9685 8557 6981 5515 7060
## 4.380348e-05 8.496277e-05 3.014271e-06 2.885510e-04 6.365188e-05
## 6346 3304 8483 4057 9111
## 2.498402e-04 2.383764e-05 1.563981e-05 3.133092e-05 3.847092e-07
## 3998 3234 2394 6411 9483
## 2.353515e-04 5.221665e-04 3.903620e-07 3.275865e-04 3.945489e-05
## 4624 703 3076 7118 8180
## 2.140954e-05 2.844814e-04 2.990265e-05 4.938774e-04 3.013303e-06
## 2448 3622 4789 3668 7886
## 7.960732e-05 1.201524e-05 1.591240e-04 7.510773e-05 1.782768e-05
## 8523 4751 8990 9757 7884
## 8.094295e-04 3.566237e-05 6.698202e-05 7.443824e-05 2.112483e-04
## 2192 7248 6709 7804 7902
## 1.374729e-06 4.575273e-05 2.149090e-05 1.781841e-08 7.306260e-05
## 2509 9304 8497 6433 6991
## 2.959199e-06 7.410886e-06 2.669364e-04 1.665924e-04 1.952049e-04
## 2205 8884 5488 981 4792
## 4.143604e-05 6.111085e-05 8.358580e-05 8.059527e-05 4.247223e-04
## 2415 1177 4348 7818 9068
## 1.165854e-04 1.175056e-04 1.292571e-05 2.164436e-06 1.242223e-04
## 3574 2097 6998 8379 6586
## 1.860106e-03 1.014817e-05 2.407668e-05 2.908186e-06 1.285213e-04
## 5103 9055 6161 1462 5147
## 6.716605e-05 1.177284e-06 1.072679e-03 8.142370e-06 4.447437e-04
## 682 2909 5392 7848 8484
## 1.080839e-06 6.769119e-08 6.116563e-05 1.991580e-05 2.000739e-04
## 7136 2588 294 2189 6924
## 2.477332e-05 8.016577e-05 5.438081e-05 1.238718e-04 2.359583e-05
## 2286 8861 6612 4264 707
## 7.695826e-05 3.076236e-06 4.906350e-05 7.930189e-04 4.344834e-05
## 1404 2360 97 2199 3546
## 3.923177e-05 1.161020e-04 1.521955e-04 1.011799e-05 2.670367e-07
## 3580 3888 5344 7727 4821
## 3.411098e-05 7.719401e-06 1.363334e-04 6.171585e-07 1.589880e-04
## 5622 2321 900 9842 8876
## 2.770538e-05 4.791081e-04 4.835124e-04 6.210575e-06 4.733118e-06
## 4472 1338 5226 7866 8913
## 1.069693e-04 1.084287e-03 1.094333e-05 6.339882e-06 4.774911e-05
## 3039 8503 5760 4561 8371
## 5.217073e-06 2.014630e-05 5.044088e-05 1.051893e-04 6.748027e-05
## 945 5496 8734 7104 7268
## 1.804778e-05 4.641706e-05 1.489845e-04 1.070548e-04 1.609267e-04
## 1927 731 7569 2961 7575
## 1.392067e-05 3.055566e-04 1.745686e-06 8.366814e-07 1.556495e-04
## 8870 9603 4434 781 412
## 5.976675e-06 1.327238e-04 2.669890e-04 5.949412e-05 2.107656e-04
## 4043 5232 760 6746 9283
## 1.085724e-06 5.755706e-04 1.543621e-05 1.280528e-05 3.425655e-04
## 3048 1491 1772 253 9550
## 9.835112e-06 7.683001e-04 3.136767e-04 2.819947e-06 7.773667e-05
## 6254 1921 744 475 3176
## 2.375622e-06 9.983570e-05 1.925046e-05 2.261990e-05 2.301467e-05
## 2931 8124 7212 5896 9580
## 9.969929e-05 2.766941e-04 2.679183e-05 2.793517e-05 2.151557e-05
## 7036 267 6457 2848 6026
## 9.191767e-04 2.087748e-05 2.097112e-04 2.401040e-05 3.710851e-05
## 4139 2190 8012 8727 3972
## 1.956406e-03 4.661674e-05 7.754815e-05 2.549096e-05 1.256580e-06
## 9400 2123 5519 1193 4949
## 1.332680e-04 1.157953e-05 1.488530e-05 9.274725e-05 6.154283e-05
## 7210 8803 8945 6109 6889
## 8.123105e-05 1.341001e-04 1.577669e-04 4.976879e-07 1.797316e-05
## 3675 1743 1963 36 7882
## 1.509336e-04 4.352498e-06 5.947401e-06 3.895770e-05 2.378939e-05
## 7954 8089 8995 3941 8655
## 1.410199e-07 1.023434e-05 1.815643e-04 1.324602e-04 6.166810e-04
## 7654 468
## 1.302571e-03 9.993655e-07Variable Selection
http://www.stat.columbia.edu/~martin/W2024/R10.pdf
Forward Selection
if (algo.forward == TRUE){
t1 = Sys.time()
model.forward = step(model.null, scope=list(lower=model.null, upper=model.full), direction="forward")
print(summary(model.forward))
saveRDS(model.forward,file = "model_forward.rds")
t2 = Sys.time()
print (paste("Time taken for Forward Selection: ",t2-t1, sep = ""))
plot.diagnostics(model.forward, data.train)
}Backward Elimination
if (algo.backward == TRUE){
# Takes too much time
t1 = Sys.time()
model.backward = step(model.full, data = data.train, direction="backward")
print(summary(model.backward))
saveRDS(model.forward,file = "model_backward.rds")
t2 = Sys.time()
print (paste("Time taken for Backward Elimination: ",t2-t1, sep = ""))
plot.diagnostics(model.backward, data.train)
}Stepwise Selection
if (algo.stepwise == TRUE){
t1 = Sys.time()
model.stepwise = step(model.null, scope=list(upper=model.full), data = data.train, direction="both")
print(summary(model.stepwise))
saveRDS(model.forward,file = "model_stepwise.rds")
t2 = Sys.time()
print (paste("Time taken for Stepwise Selection: ",t2-t1, sep = ""))
plot.diagnostics(model.stepwise, data.train)
}LASSO Selection
# if (algo.LASSO == TRUE){
# t1 = Sys.time()
#
# model.LASSO = cv.glmnet(as.matrix(data.train[,feature.names]), data.train[,label.names], nfolds = 5, standardize = TRUE)
# summary(model.LASSO)
#
# t2 = Sys.time()
# print (paste("Time taken for LASSO: ",t2-t1, sep = ""))
#
# plot(model.LASSO)
# best_lambda = model.LASSO$lambda.1se
# lasso_coef = model.LASSO$glmnet.fit$beta[ , model.LASSO$glmnet.fit$lambda == best_lambda]
# print (lasso_coef)
# lasso_coef [ abs(lasso_coef) > 0 ]
# }LASSO (w/ full train)
if(algo.LASSO == TRUE){
# Formatting data for GLM net
# you can use model.matrix as well -- model.matrix creates a design (or model) matrix,
# e.g., by expanding factors to a set of dummy variables (depending on the contrasts)
# and expanding interactions similarly.
x = as.matrix(data.train[,feature.names])
y = data.train[,label.names]
xtest = as.matrix(data.test[,feature.names])
ytest = data.test[,label.names]
grid=10^seq(10,-2, length =100)
model.LASSO=glmnet(x,y,alpha=1, lambda =grid)
cv.out=cv.glmnet(x,y,alpha=1) # alpha=1 performs LASSO
plot(cv.out)
bestlambda<-cv.out$lambda.min # Optimal penalty parameter. You can make this call visually.
lasso.pred=predict (model.LASSO ,s=bestlambda ,newx=xtest)
testMSE_LASSO = mean((ytest-lasso.pred)^2)
print (paste("LASSO Test RMSE: ",testMSE_LASSO, sep=""))
print(coef(model.LASSO,s=bestlambda))
plot(ytest,lasso.pred)
}
## [1] "LASSO Test RMSE: 87.5819919541465"
## 241 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## 1
## (Intercept) 9.796879e+01
## x1 .
## x2 .
## x3 .
## x4 -1.117728e-02
## x5 .
## x6 .
## x7 3.098984e+00
## x8 6.995888e-02
## x9 7.720643e-01
## x10 1.933392e-01
## x11 1.477106e+07
## x12 .
## x13 .
## x14 -8.802717e-02
## x15 .
## x16 1.382560e-01
## x17 3.051594e-01
## x19 .
## x20 .
## x21 6.775442e-03
## x22 -1.655354e-02
## x23 .
## stat1 .
## stat2 .
## stat3 6.867856e-02
## stat4 -1.741442e-02
## stat5 .
## stat6 .
## stat7 .
## stat8 .
## stat9 .
## stat10 .
## stat11 .
## stat12 .
## stat13 .
## stat14 -1.203454e-01
## stat15 .
## stat16 .
## stat17 .
## stat18 .
## stat19 .
## stat20 .
## stat21 .
## stat22 -3.280987e-02
## stat23 1.072799e-01
## stat24 -3.248831e-02
## stat25 -5.537115e-02
## stat26 .
## stat27 .
## stat28 .
## stat29 .
## stat30 5.711875e-03
## stat31 .
## stat32 .
## stat33 -3.132604e-02
## stat34 .
## stat35 -1.875737e-02
## stat36 .
## stat37 .
## stat38 .
## stat39 .
## stat40 .
## stat41 -5.428461e-02
## stat42 .
## stat43 .
## stat44 .
## stat45 .
## stat46 .
## stat47 .
## stat48 1.905098e-02
## stat49 7.410872e-04
## stat50 .
## stat51 .
## stat52 .
## stat53 .
## stat54 .
## stat55 .
## stat56 .
## stat57 .
## stat58 .
## stat59 1.033267e-02
## stat60 1.325561e-02
## stat61 .
## stat62 .
## stat63 .
## stat64 -1.852130e-04
## stat65 .
## stat66 .
## stat67 .
## stat68 .
## stat69 .
## stat70 .
## stat71 .
## stat72 .
## stat73 .
## stat74 .
## stat75 .
## stat76 .
## stat77 .
## stat78 .
## stat79 .
## stat80 .
## stat81 9.437514e-03
## stat82 .
## stat83 .
## stat84 .
## stat85 .
## stat86 .
## stat87 -3.147244e-02
## stat88 .
## stat89 -3.352941e-02
## stat90 .
## stat91 -2.121399e-02
## stat92 .
## stat93 .
## stat94 .
## stat95 .
## stat96 .
## stat97 .
## stat98 9.059511e-01
## stat99 4.388870e-02
## stat100 9.059003e-02
## stat101 .
## stat102 .
## stat103 .
## stat104 -4.240072e-02
## stat105 .
## stat106 .
## stat107 .
## stat108 -1.072158e-02
## stat109 .
## stat110 -8.847102e-01
## stat111 .
## stat112 .
## stat113 -1.660188e-02
## stat114 .
## stat115 .
## stat116 .
## stat117 6.728647e-03
## stat118 .
## stat119 .
## stat120 .
## stat121 .
## stat122 .
## stat123 .
## stat124 .
## stat125 .
## stat126 2.989005e-03
## stat127 .
## stat128 .
## stat129 .
## stat130 .
## stat131 .
## stat132 .
## stat133 .
## stat134 .
## stat135 .
## stat136 .
## stat137 .
## stat138 .
## stat139 .
## stat140 .
## stat141 .
## stat142 .
## stat143 .
## stat144 .
## stat145 .
## stat146 -8.905578e-03
## stat147 .
## stat148 .
## stat149 -6.388223e-02
## stat150 .
## stat151 -3.116529e-02
## stat152 .
## stat153 .
## stat154 .
## stat155 .
## stat156 3.062893e-02
## stat157 .
## stat158 .
## stat159 .
## stat160 .
## stat161 .
## stat162 .
## stat163 .
## stat164 1.984520e-02
## stat165 .
## stat166 -4.994495e-03
## stat167 .
## stat168 .
## stat169 .
## stat170 .
## stat171 .
## stat172 .
## stat173 -8.031377e-03
## stat174 .
## stat175 .
## stat176 .
## stat177 .
## stat178 .
## stat179 .
## stat180 .
## stat181 .
## stat182 .
## stat183 2.595353e-03
## stat184 .
## stat185 .
## stat186 -8.535934e-03
## stat187 -6.991241e-03
## stat188 .
## stat189 .
## stat190 .
## stat191 .
## stat192 .
## stat193 .
## stat194 .
## stat195 6.051784e-02
## stat196 .
## stat197 .
## stat198 .
## stat199 4.300206e-02
## stat200 -9.480865e-03
## stat201 .
## stat202 .
## stat203 .
## stat204 -1.805570e-02
## stat205 .
## stat206 .
## stat207 .
## stat208 .
## stat209 .
## stat210 .
## stat211 .
## stat212 .
## stat213 .
## stat214 -7.600448e-02
## stat215 -3.139581e-02
## stat216 .
## stat217 2.089459e-04
## sqrt.x18 7.220886e+00
LASSO (w/ filtered train)
if(algo.LASSO == TRUE){
# Formatting data for GLM net
# you can use model.matrix as well -- model.matrix creates a design (or model) matrix,
# e.g., by expanding factors to a set of dummy variables (depending on the contrasts)
# and expanding interactions similarly.
x = as.matrix(data.train2[,feature.names])
y = data.train2[,label.names]
xtest = as.matrix(data.test[,feature.names])
ytest = data.test[,label.names]
grid=10^seq(10,-2, length =100)
model.LASSO=glmnet(x,y,alpha=1, lambda =grid)
cv.out=cv.glmnet(x,y,alpha=1) # alpha=1 performs LASSO
plot(cv.out)
bestlambda<-cv.out$lambda.min # Optimal penalty parameter. You can make this call visually.
lasso.pred=predict (model.LASSO ,s=bestlambda ,newx=xtest)
testMSE_LASSO = mean((ytest-lasso.pred)^2)
print (paste("LASSO Test RMSE: ",testMSE_LASSO, sep=""))
print(coef(model.LASSO,s=bestlambda))
plot(ytest,lasso.pred)
}
## [1] "LASSO Test RMSE: 88.6662342574883"
## 241 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## 1
## (Intercept) 9.299324e+01
## x1 -3.391896e-04
## x2 .
## x3 .
## x4 -1.438282e-02
## x5 5.616339e-02
## x6 .
## x7 3.287130e+00
## x8 8.868584e-02
## x9 7.743513e-01
## x10 2.980293e-01
## x11 3.246980e+07
## x12 .
## x13 1.815643e-02
## x14 -1.258957e-04
## x15 .
## x16 1.830356e-01
## x17 3.197471e-01
## x19 .
## x20 -1.265012e-03
## x21 1.149423e-02
## x22 -5.798890e-02
## x23 1.784806e-02
## stat1 -1.552564e-02
## stat2 .
## stat3 8.747033e-02
## stat4 -1.751369e-02
## stat5 -1.745750e-03
## stat6 -2.254957e-02
## stat7 -5.972155e-03
## stat8 .
## stat9 .
## stat10 -1.227943e-03
## stat11 -5.708476e-04
## stat12 .
## stat13 -1.503512e-02
## stat14 -1.792749e-01
## stat15 -6.619554e-02
## stat16 .
## stat17 .
## stat18 .
## stat19 .
## stat20 .
## stat21 .
## stat22 -4.400545e-02
## stat23 1.055331e-01
## stat24 -9.507047e-02
## stat25 -4.785620e-02
## stat26 -6.340561e-02
## stat27 .
## stat28 .
## stat29 .
## stat30 3.363344e-05
## stat31 .
## stat32 .
## stat33 -5.878477e-02
## stat34 1.939172e-02
## stat35 -5.155965e-02
## stat36 .
## stat37 -2.234229e-03
## stat38 6.121140e-04
## stat39 -6.379748e-02
## stat40 .
## stat41 -1.134060e-01
## stat42 -1.625594e-03
## stat43 .
## stat44 .
## stat45 .
## stat46 .
## stat47 3.662144e-02
## stat48 8.170746e-03
## stat49 .
## stat50 .
## stat51 .
## stat52 .
## stat53 .
## stat54 -1.945386e-02
## stat55 .
## stat56 .
## stat57 .
## stat58 -6.080424e-04
## stat59 2.251055e-02
## stat60 2.710614e-02
## stat61 .
## stat62 -1.991839e-02
## stat63 .
## stat64 .
## stat65 .
## stat66 8.926713e-04
## stat67 1.070180e-04
## stat68 .
## stat69 .
## stat70 9.345539e-04
## stat71 5.692699e-04
## stat72 .
## stat73 7.631107e-03
## stat74 .
## stat75 .
## stat76 2.368131e-04
## stat77 .
## stat78 .
## stat79 .
## stat80 2.363922e-02
## stat81 2.161384e-02
## stat82 .
## stat83 .
## stat84 -8.493882e-04
## stat85 -1.359528e-04
## stat86 2.574372e-04
## stat87 -5.009668e-02
## stat88 .
## stat89 -1.185122e-02
## stat90 .
## stat91 -6.015900e-02
## stat92 .
## stat93 .
## stat94 .
## stat95 .
## stat96 .
## stat97 .
## stat98 8.354783e-01
## stat99 1.044211e-01
## stat100 1.254138e-01
## stat101 .
## stat102 .
## stat103 -2.648283e-05
## stat104 -5.375294e-04
## stat105 .
## stat106 -4.236259e-03
## stat107 .
## stat108 -2.088982e-04
## stat109 .
## stat110 -8.273633e-01
## stat111 .
## stat112 .
## stat113 -3.378972e-02
## stat114 .
## stat115 4.283999e-02
## stat116 .
## stat117 3.155948e-02
## stat118 6.197387e-04
## stat119 .
## stat120 .
## stat121 .
## stat122 -1.563818e-04
## stat123 1.046461e-02
## stat124 -4.245760e-05
## stat125 .
## stat126 .
## stat127 -9.820800e-03
## stat128 -9.663782e-02
## stat129 .
## stat130 .
## stat131 .
## stat132 .
## stat133 5.753677e-02
## stat134 -7.373749e-04
## stat135 -1.030562e-03
## stat136 .
## stat137 .
## stat138 .
## stat139 .
## stat140 .
## stat141 4.382518e-02
## stat142 .
## stat143 .
## stat144 3.671756e-02
## stat145 .
## stat146 -6.392012e-02
## stat147 .
## stat148 .
## stat149 -7.917698e-02
## stat150 .
## stat151 .
## stat152 .
## stat153 7.319637e-04
## stat154 .
## stat155 .
## stat156 8.707844e-04
## stat157 .
## stat158 8.424422e-05
## stat159 .
## stat160 .
## stat161 .
## stat162 .
## stat163 .
## stat164 2.747630e-02
## stat165 .
## stat166 .
## stat167 -2.617235e-02
## stat168 -5.939770e-04
## stat169 .
## stat170 .
## stat171 .
## stat172 4.687644e-02
## stat173 .
## stat174 .
## stat175 -6.158294e-03
## stat176 -6.698343e-04
## stat177 -1.066809e-02
## stat178 .
## stat179 .
## stat180 .
## stat181 5.801242e-05
## stat182 4.149514e-03
## stat183 2.838644e-02
## stat184 .
## stat185 .
## stat186 .
## stat187 .
## stat188 .
## stat189 .
## stat190 .
## stat191 .
## stat192 .
## stat193 .
## stat194 .
## stat195 9.911823e-03
## stat196 .
## stat197 .
## stat198 .
## stat199 4.013219e-02
## stat200 -1.300117e-04
## stat201 5.460961e-04
## stat202 .
## stat203 .
## stat204 -3.272518e-03
## stat205 .
## stat206 -6.261298e-03
## stat207 4.335891e-02
## stat208 .
## stat209 .
## stat210 -5.140388e-02
## stat211 .
## stat212 .
## stat213 .
## stat214 -4.270762e-02
## stat215 -3.556274e-02
## stat216 .
## stat217 .
## sqrt.x18 7.182522e+00
LASSO calls
Peforming a lasos call is pretty straight forward. GLM-NET peforms 10-fold CV to determine an optimal penalty parameter.
The coefficients are easy to extract and making predictions are straight forward. It is possible to make ASE style plots like we did previously but it takes a little extra programming. See me if interested.
# summary(model.forward)
# summary(model.stepwise)